本文主要是介绍【Python】pandas中的iloc使用方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
缘分让我们相遇乱世以外
命运却要我们危难中相爱
也许未来遥远在光年之外
我愿守候未知里为你等待
我没想到为了你我能疯狂到
山崩海啸没有你根本不想逃
我的大脑为了你已经疯狂到
脉搏心跳没有你根本不重要
🎵 邓紫棋《光年之外》
Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要工具之一，而iloc是Pandas中用于按照整数位置选择数据的重要属性之一。在这篇博客中，我们将介绍iloc的基本用法以及如何在数据处理中使用它。
什么是iloc？
iloc是Pandas DataFrame对象的属性，用于按照整数位置选择数据。与.loc属性不同，它使用整数索引而不是标签来访问数据。这使得它在需要按照数据的位置进行选择时非常有用。
基本用法
让我们首先看一个简单的示例来了解iloc的基本用法。假设我们有一个名为data的DataFrame对象，它包含了一些学生的成绩数据：
import pandas as pddata = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Math': [85, 90, 88, 82],'Science': [75, 80, 85, 88]
})print(data)
输出：
Name Math Science
0 Alice 85 75
1 Bob 90 80
2 Charlie 88 85
3 David 82 88
现在，如果我们想要选择第二个学生的成绩，我们可以使用iloc：
# 选择第二个学生的成绩
print(data.iloc[1])
输出：
Name Bob
Math 90
Science 80
Name: 1, dtype: object
选择行和列
iloc允许您同时选择行和列。以下是一个示例：
# 选择第二个学生的数学成绩
print(data.iloc[1, 1])
输出：
90
在上面的示例中，我们选择了第二行（索引为1）和第二列（索引为1）的数据，即Bob的数学成绩。
切片操作
iloc也支持切片操作。您可以使用整数位置的范围来选择数据。以下是一个示例：
复制代码
# 选择第二个到第三个学生的数据（注意：不包含结束索引）
print(data.iloc[1:3])
输出：
Name Math Science
1 Bob 90 80
2 Charlie 88 85
修改数据
与loc类似，您也可以使用iloc来修改数据。以下是一个示例：
# 将第二个学生的数学成绩修改为95
data.iloc[1, 1] = 95
print(data)
输出：
Name Math Science
0 Alice 85 75
1 Bob 95 80
2 Charlie 88 85
3 David 82 88
总结
iloc是Pandas中一个重要的工具，用于按照整数位置选择数据。通过使用整数索引，它使得在数据处理中按照位置选择数据变得简单和直观。希望这篇博客能够帮助您更好地理解和使用iloc属性。
这篇关于【Python】pandas中的iloc使用方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
