在数据聚合中，iloc 扮演着重要的角色，尤其是在处理基于整数位置的索引时。以下是关于 iloc 在数据聚合中作用的信息：
iloc 是 Pandas DataFrame 提供的一种方法，用于通过整数位置选择数据。它允许用户使用整数索引来访问 DataFrame 的特定行和列。iloc 可以用于选择特定的行或列，或者选择行和列的交叉部分，从而进行聚合操作。iloc 选择这些行，然后应用聚合函数，如 mean()。iloc 支持切片操作，这意味着你可以选择一系列行或列，然后对这些选定的数据进行聚合操作。loc 使用标签进行索引，而 iloc 使用整数位置进行索引。在数据聚合中，iloc 更适用于需要基于位置进行操作的场景，而 loc 更适用于标签索引的场景。iloc 在处理大型数据集时通常比 loc 更高效，因为它直接使用整数位置进行索引，而不需要查找标签对应的索引位置。假设有一个 DataFrame df，我们想要计算第 1 到第 3 行的平均值。我们可以使用 iloc 来选择这些行，然后应用 mean() 函数：
# 使用 iloc 选择第 1 到第 3 行
selected_rows = df.iloc。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。
