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在處理復雜數據集時，iloc 提供了多種靈活的技巧來索引和切片數據。以下是一些關鍵的技巧和最佳實踐：
iloc[row_index, column_index] 選擇單個元素，其中 row_index 和 column_index 是從0開始的整數索引。iloc[start:end, :] 選擇多行，其中 start 是起始行索引，end 是結束行索引（不包括）。iloc[:, start:end] 選擇多列，其中 start 是起始列索引，end 是結束列索引（不包括）。iloc[start:end, start:end] 同時選擇行和列的交叉部分。iloc 中，使用 -1 可以選擇最后一行或列。iloc 進行更復雜的數據選擇。例如，df.iloc[df['column1'] > 2, :] 選擇 ‘column1’ 大于2的所有行。df.iloc[(df['column1'] > 2) & (df['column2'] < 10), :] 選擇 ‘column1’ 大于2且 ‘column2’ 小于10的所有行。通過掌握這些技巧，可以更加高效地使用 iloc 來處理復雜數據集，從而提高數據分析和處理的效率。
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