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在Pandas中，iloc是用于基于整數位置的索引的數據選擇方法。而條件表達式通常用于篩選數據。將這兩者結合，可以基于某些條件從DataFrame中選擇數據。
以下是一些結合iloc和條件表達式的策略：
iloc結合條件表達式，可以選擇DataFrame的特定行。例如，選擇第2行（注意Python中的行索引是從0開始的）：import pandas as pd
# 創建一個示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第2行（行號為1）
row = df.iloc[1]
iloc是基于位置的，但我們可以結合條件表達式來選擇列。例如，選擇列名包含’A’的所有列：# 選擇列名包含'A'的所有列
columns = df.columns[df.columns.str.contains('A')]
selected_df = df[columns]
iloc來選擇特定的單元格。例如，選擇第2行第1列的元素（注意Python中的索引是從0開始的）：# 選擇第2行第1列的元素
element = df.iloc[1, 0]
# 選擇'A'列中值大于2的所有行
filtered_df = df[df['A'] > 2]
雖然上述策略主要關注于基于條件的選擇，但iloc也可以與其他Pandas函數和方法結合使用，以實現更復雜的數據操作和分析任務。
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