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在Pandas中，iloc是一種基于整數位置的索引方法，它允許用戶通過行和列的整數位置來訪問數據。以下是iloc在數據篩選中的策略：
假設我們有一個DataFrame df，我們想要選擇第二行和第三列的數據，可以使用以下代碼：
selected_element = df.iloc[1, 2]
如果我們想要選擇第二到第四行和第一到第三列的數據，可以使用以下代碼：
sliced_data = df.iloc[1:4, 0:3]
iloc的效率通常高于loc，尤其是在處理大型數據集時。iloc提供了直接且簡潔的語法。iloc使用的是基于零的索引，因此第一行或第一列的位置是0，第二行或第二列的位置是1，以此類推。iloc返回的是切片后的數據，而不是布爾索引或布爾數組。通過上述策略和示例，我們可以看到iloc在數據篩選中的靈活性和高效性。理解其基本用法和注意事項，可以幫助我們更好地利用iloc進行數據操作和分析。
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