温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

iloc与Pandas数据框的列选择艺术

发布时间:2024-09-01 10:15:40 来源:亿速云 阅读:100 作者:小樊 栏目:编程语言

iloc 是 Pandas 数据框(DataFrame)的一个属性,用于基于整数索引进行行和列的选择

以下是使用 iloc 进行列选择的一些示例:

  1. 选择单列:
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 选择第二列(即 'B' 列)
column_b = df.iloc[:, 1]
print(column_b)
  1. 选择多列:
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 选择第一列和第三列(即 'A' 和 'C' 列)
columns_a_and_c = df.iloc[:, [0, 2]]
print(columns_a_and_c)
  1. 选择指定范围的列:
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 选择第二列到第四列(即 'B', 'C' 和 'D' 列)
columns_b_to_d = df.iloc[:, 1:4]
print(columns_b_to_d)

需要注意的是,iloc 只能用于基于整数索引的选择。如果你想要基于列名进行选择,可以使用 Pandas 数据框的 loc 属性。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI