详解pandas df.iloc[]的典型用法

与df.loc[]根据行标或者列标获取数据不同的是df.iloc[]则根据数据的坐标（position）获取，如下图红色数字所标识：iloc[]同样接受两个参数，分别代表行坐标，列坐标。可以接受的...

与df.loc[] 根据行标或者列标获取数据不同的是df.iloc[]则根据数据的坐标（position）获取，如下图红色数字所标识：

iloc[] 同样接受两个参数，分别代表行坐标，列坐标。可以接受的参数

类型为数字，数字类型的列表以及切片

下面举例说明：

  name score grade
id          
a   bog   45   A
c  jiken   67   B
d   bob   23   A
b  jiken   34   B
f  lucy   98   A
ejavascript  tidy   75   B

# 获取坐标为(0, 0)的数据
>>> df.iloc[0, 0]
'bog'

# 获取0行所有数据，列坐标参数为空，默认获取整行
>>> df.iloc[0]
name   bog
score   45
grade   A
Name: a, dtype: object

# 获取指定行列的数据
>>> df.iloc[[0,1], [0, 1]]
  name score
id       
a   bog   45
c  jiken   67

# 将所有行列倒序编程排列
>>> df.iloc[::-1, ::-1]
 grade score  name
id          
e   B   75  tidy
f   A   98  lucy
b   B   34 jiken
d   A   23  bob
c   B   67 jiken
a   A   45  bog

到此这篇关于详解pandas df.iloc[]的_{python典型用法的文章就介绍到这了,更多相关pandas df.iloc[]用法  IPkPfrY内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！}