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Pandas中iloc与数据框多层级索引

发布时间:2024-09-01 15:17:41 来源:亿速云 阅读:94 作者:小樊 栏目:编程语言

在 Pandas 中,iloc 是基于位置的索引器,用于通过整数位置选择数据

以下是一个使用多层级索引的数据框的例子:

import pandas as pd

# 创建一个多层级索引的数据框
data = {
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": [5, 6, 7, 8]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", 0), ("a", 1), ("b", 0), ("b", 1)])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

输出结果:

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6
b 0  3  7
  1  4  8

现在,我们可以使用 iloc 根据位置选择数据:

# 选择第 1 行(基于位置的索引)
row_1 = df.iloc[1]
print(row_1)

输出结果:

A    2
B    6
Name: (a, 1), dtype: int64

要使用 iloc 选择多层级索引的数据,你需要提供每个层级的位置。例如,要选择 (‘a’, 1) 位置的数据,你可以这样做:

# 选择 ('a', 1) 位置的数据
a_1_data = df.iloc[[0, 1]]
print(a_1_data)

输出结果:

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6

请注意,这里我们使用了列表 [0, 1],因为我们想要选择多行。如果你只想选择一行,可以直接使用整数位置,如 df.iloc[0]

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