Python iloc详解|极客教程

Python iloc详解

1. 介绍

在使用Python进行数据处理和分析的过程中，我们经常会用到pandas库。pandas是一种开源的数据分析工具，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。其中，DataFrame是pandas库中用来存储和处理二维数据的主要数据结构。

在DataFrame中，我们可以使用iloc方法来按照索引位置选取数据，无论是否设置了索引值。iloc方法的灵活性和强大性使得我们可以方便地使用Python进行数据的切片、过滤和变形等操作。

本文将详细介绍iloc方法的使用方法和常见应用场景，并给出相应的代码示例和运行结果。

2. `iloc`方法的基本用法

iloc的全称是”Integer location”，即根据整数位置来选择数据。我们可以使用iloc来从DataFrame中按照行号和列号来选择数据。下面是iloc方法的基本用法：

df.iloc[row_indexer, column_indexer]

其中，row_indexer和column_indexer都可以是整数、整数列表、整数切片、布尔数组或布尔Series。我们来逐个介绍这些用法。

2.1 整数

如果row_indexer和column_indexer都是单个整数，则iloc会返回DataFrame中对应位置的数据。例如，我们有一个DataFrame如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'A': [1, 2, 3],
  'B': [4, 5, 6],
  'C': [7, 8, 9]
})

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

我们可以使用iloc来选择第2行第3列的数据：

result = df.iloc[1, 2]
print(result)

输出为：

2.2 整数列表

如果row_indexer和column_indexer是整数列表，则iloc会返回DataFrame中列表对应位置的数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc来选择第1行和第3行的数据：

result = df.iloc[[0, 2], :]
print(result)

输出为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

2.3 整数切片

如果row_indexer和column_indexer是整数切片，则iloc会返回DataFrame中切片对应的数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc来选择第1行至第2行的数据：

result = df.iloc[0:2, :]
print(result)

输出为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8

2.4 布尔数组

如果row_indexer和column_indexer是布尔数组，则iloc会根据布尔数组的值来选择对应位置的数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc来选择满足条件A > 1的行数据：

result = df.iloc[df['A'] > 1, :]
print(result)

输出为：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

2.5 布尔Series

如果row_indexer和column_indexer是布尔Series，则iloc会根据布尔Series的值来选择对应位置的数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc来选择满足条件A > 1的列数据：

result = df.iloc[:, df.loc['A'] > 1]
print(result)

输出为：

3. `iloc`方法的高级用法

3.1 根据行号和列号选择数据

我们可以使用iloc方法来根据行号和列号选择数据。例如，我们有一个DataFrame如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'A': [1, 2, 3],
  'B': [4, 5, 6],
  'C': [7, 8, 9]
})

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

我们可以使用iloc方法来选择第1行至第2行和第1列至第2列的数据：

result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)

输出为：

   A  B
0  1  4
1  2  5

3.2 根据行号和列名选择数据

我们也可以使用iloc方法来根据行号和列名选择数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc方法来选择第1行和第3列的数据：

result = df.iloc[0, df.columns.get_loc('C')]
print(result)

输出为：

3.3 根据布尔条件选择数据

我们可以使用iloc方法来根据布尔条件选择数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc方法来选择满足条件A > 1的行数据：

result = df.iloc[df['A'] > 1, :]
print(result)

输出为：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

3.4 根据布尔Series选择数据

我们可以使用iloc方法来根据布尔Series选择数据。例如，我们还是使用上面的DataFrame，并使用iloc方法来选择满足条件A > 1的列数据：

result = df.iloc[:, df.loc['A'] > 1]
print(result)

输出为：

4. 小结

本文我们详细介绍了iloc方法的基本用法和高级用法，并给出了相应的代码示例和运行结果。iloc方法是pandas库中非常常用和强大的方法，它提供了灵活的方式来选择DataFrame中的数据。希望通过本文的介绍，你能够更加熟练地使用iloc方法进行数据处理和分析。

总结一下，iloc方法的基本用法包括：

使用单个整数来选择DataFrame中指定位置的数据
使用整数列表来选择DataFrame中多个位置的数据
使用整数切片来选择DataFrame中指定范围位置的数据
使用布尔数组来根据条件选择DataFrame中的数据
使用布尔Series来根据条件选择DataFrame中的数据

iloc方法的高级用法包括：

根据行号和列号选择数据
根据行号和列名选择数据
根据布尔条件选择数据
根据布尔Series选择数据

通过灵活使用这些方法，我们可以方便地进行数据的切片、过滤和变形等操作，从而更好地进行数据处理和分析。

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