df.iloc函数用法

`df.iloc` 是 Pandas 库中用于基于整数位置索引（integer-location based indexing）来选择数据的函数。它允许我们通过行号和列号来访问 DataFrame 中的数据，类似于数组的切片操作。 --- ### 1. **基本用法** ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 使用 iloc 选择数据 print(df.iloc[0]) # 第0行的所有列 print(df.iloc[:, 1]) # 所有行的第1列 print(df.iloc[0:2, 1:3]) # 第0到第1行，第1到第2列 ``` #### 输出结果： ``` A 1 B 4 C 7 Name: 0, dtype: int64 0 4 1 5 2 6 Name: B, dtype: int64 B C 0 4 7 1 5 8 ``` --- ### 2. **详细说明** #### (1) **选择单个元素** ```python value = df.iloc[1, 2] # 获取第1行第2列的值 print(value) # 输出：8 ``` - `df.iloc[row_index, column_index]`：通过指定行索引和列索引来获取单个元素。 #### (2) **选择多行或多列** ```python subset = df.iloc[[0, 2], [1, 2]] # 选择第0行和第2行，第1列和第2列 print(subset) ``` - `[row_list, column_list]`：通过列表指定多行或多列。 - 输出： ``` B C 0 4 7 2 6 9 ``` #### (3) **切片操作** ```python slice_data = df.iloc[0:2, 1:3] # 切片选择第0到第1行，第1到第2列 print(slice_data) ``` - `start:end`：切片操作，包含起始索引但不包含结束索引。 - 输出： ``` B C 0 4 7 1 5 8 ``` #### (4) **布尔索引** ```python bool_idx = [True, False, True] # 布尔索引 filtered = df.iloc[bool_idx, :] # 选择满足条件的行 print(filtered) ``` - 使用布尔列表筛选行或列。 - 输出： ``` A B C 0 1 4 7 2 3 6 9 ``` #### (5) **负数索引** ```python last_row = df.iloc[-1, :] # 获取最后一行 print(last_row) ``` - 负数索引表示从末尾开始计数。 - 输出： ``` A 3 B 6 C 9 Name: 2, dtype: int64 ``` --- ### 3. **与 `loc` 的区别** | 特性 | `iloc` | `loc` | |--------------------|-------------------------------------|------------------------------------| | 索引方式 | 基于整数位置 | 基于标签 | | 是否支持切片 | 支持 | 支持 | | 是否支持布尔索引 | 支持 | 支持 | 例如： ```python df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]}, index=['a', 'b', 'c']) print(df.iloc[0]) # 按位置索引，输出：A 1 print(df.loc['a']) # 按标签索引，输出：A 1 ``` --- ### 4. **实际应用场景** 假设有一个学生成绩表： | 学号 | 姓名 | 数学 | 英语 | 物理 | |------|------|------|------|------| | 1 | 张三 | 85 | 90 | 88 | | 2 | 李四 | 92 | 87 | 95 | | 3 | 王五 | 78 | 88 | 82 | 如果需要提取所有学生的数学和英语成绩： ```python math_english = df.iloc[:, [2, 3]] # 提取第2列和第3列 print(math_english) ``` 如果需要提取前两名学生的物理成绩： ```python physics_top2 = df.iloc[:2, 4] # 提取前两行的第4列 print(physics_top2) ``` --- ###