在Python的pandas库中，iloc是基于位置（整数索引）的行和列索引器
以下是一个示例：
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)
# 使用iloc对行进行重新排序
new_row_order = [2, 0, 1]
reordered_df = df.iloc[new_row_order]
print("\n按行重新排序后的数据框:")
print(reordered_df)
# 使用iloc对列进行重新排序
new_col_order = ['B', 'A', 'C']
reordered_df = df.loc[:, new_col_order]
print("\n按列重新排序后的数据框:")
print(reordered_df)
输出结果：
原始数据框:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
按行重新排序后的数据框:
A B C
2 3 6 9
0 1 4 7
1 2 5 8
按列重新排序后的数据框:
B A C
0 4 1 7
1 5 2 8
2 6 3 9
在这个示例中，我们首先创建了一个包含三列（A、B、C）的数据框。然后，我们使用iloc对行进行重新排序，将第2行移动到第0行，第0行移动到第1行，以此类推。接下来，我们使用loc对列进行重新排序，将列B移动到第0列，列A移动到第1列，以此类推。
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