Python Pandas Series.iloc

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.iloc属性可以实现纯粹的基于整数位置的索引，以便在给定的系列对象上通过位置进行选择。

语法: Series.iloc

参数：无

返回：系列

示例#1：使用Series.iloc属性对给定的Series对象进行索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon'])
  
# Creating the row axis labels
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4'] 
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.iloc属性来对给定的Series对象进行索引。

# slice the object element in the 
# passed range
sr.iloc[0:2]

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.iloc属性已经返回了一个包含原始Series对象的切片元素的Series对象。

示例#2 :使用Series.iloc属性对给定的Series对象进行索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['1/1/2018', '2/1/2018', '3/1/2018', '4/1/2018'])
  
# Creating the row axis labels
sr.index = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4']
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.iloc属性来对给定的Series对象进行索引。

# slice the object element in the 
# passed range
sr.iloc[1:3]

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.iloc属性已经返回了一个包含原始Series对象的切片元素的Series对象。