pandas.DataFrame.iloc的使用

今天學(xué)習(xí)時遇到了這個方法，為了加深理解做一下筆記。

這是該方法的文檔，從中可以看出，中括號里允許輸入可情形有5種。
此外，iloc方法既可以索引行數(shù)據(jù)，也可以列數(shù)據(jù)。

//首先創(chuàng)建DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'城市':['北京','廣州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳門', '南京'], '平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],'人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})

數(shù)據(jù)如下

第一種 整數(shù)做索引

// 索引第2行 df.iloc[1]

// 索引第2行第3列 df.iloc[1，2]

第二種 列表或數(shù)組做索引

// 索引2、3兩行數(shù)據(jù) df.iloc[[1，2]]

// 索引2、3兩行數(shù)據(jù)的前兩列 df.iloc[[1,2],[0,1]]

第三種 利用切片做索引

// 索引前5行數(shù)據(jù)的前兩列 df.iloc[0:5,0:2]

// 和切片原理一樣，2是步長 df.iloc[0:8:2]

第四種 Boolean數(shù)組做索引

// True 為顯示，False為不顯示 df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]

注意：此時Boolean數(shù)組的長度需對應(yīng)df的行列數(shù)
此外還可以這樣用

df.iloc[:,df.columns!='人口']

第五種 帶一個參數(shù)的可調(diào)用函數(shù)做索引

// A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas.DataFrame.iloc的使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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