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pandas.DataFrame.iloc具体使用代码解析
时间:2022-06-25 01:09:16 编辑:袖梨 来源:一聚教程网
本篇文章小编给大家分享一下pandas.DataFrame.iloc具体使用代码解析,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
这是该方法的文档,从中可以看出,中括号里允许输入可情形有5种。
此外,iloc方法既可以索引行数据,也可以列数据。
//首先创建DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'城市':['北京','广州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳门', '南京'], '平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000], '人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})
数据如下
第一种 整数做索引
// 索引第2行 df.iloc[1]
// 索引第2行第3列 df.iloc[1,2]
第二种 列表或数组做索引
// 索引2、3两行数据 df.iloc[[1,2]]
// 索引2、3两行数据的前两列 df.iloc[[1,2],[0,1]]
第三种 利用切片做索引
// 索引前5行数据的前两列 df.iloc[0:5,0:2]
// 和切片原理一样,2是步长 df.iloc[0:8:2]
第四种 Boolean数组做索引
// True 为显示,False为不显示 df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]
注意:此时Boolean数组的长度需对应df的行列数
此外还可以这样用
df.iloc[:,df.columns!='人口']
第五种 带一个参数的可调用函数做索引
// A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]
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