<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解
2022-06-17 14:02:29
今天學習時遇到了這個方法，為了加深理解做一下筆記。
這是該方法的檔案，從中可以看出，中括號裡允許輸入可情形有5種。
此外，iloc方法既可以索引行資料，也可以列資料。
//首先建立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]})
資料如下
第一種 整數做索引
// 索引第2行 df.iloc[1]
// 索引第2行第3列 df.iloc[1，2]
第二種 列表或陣列做索引
// 索引2、3兩行資料 df.iloc[[1，2]]
// 索引2、3兩行資料的前兩列 df.iloc[[1,2],[0,1]]
第三種 利用切片做索引
// 索引前5行資料的前兩列 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陣列做索引
// 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陣列的長度需對應df的行列數
此外還可以這樣用
df.iloc[:,df.columns!='人口']
第五種 帶一個引數的可呼叫函數做索引
// A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]
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