溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
在Pandas庫中，iloc是基于位置（整數索引）的行和列索引方式
索引從0開始：與Python的其他序列類型（如列表、元組等）一樣，Pandas的iloc索引也是從0開始的。因此，第一行或列的索引為0，第二行或列的索引為1，依此類推。
包含開始索引：iloc支持切片操作，當使用切片時，開始索引是包含在內的。例如，df.iloc[2:5]將選擇索引為2、3和4的行。
不包含結束索引：與切片操作相反，iloc不包含結束索引。例如，df.iloc[2:5]將選擇索引為2、3和4的行，而不是5。
負數索引：iloc還支持負數索引，其中-1表示最后一個元素，-2表示倒數第二個元素，依此類推。例如，df.iloc[-1]將選擇最后一行。
邊界檢查：當使用iloc進行索引時，Pandas會自動執行邊界檢查。如果提供的索引超出了數據框的范圍，Pandas將引發IndexError。為了避免這種情況，可以在索引之前檢查索引值是否在有效范圍內。
多維索引：iloc還支持多維索引，允許同時選擇行和列。例如，df.iloc[1:4, 2:5]將選擇行索引為1、2、3的行和列索引為2、3、4的列。
總之，在使用Pandas的iloc進行索引時，需要注意索引從0開始、切片操作包含開始索引但不包含結束索引、支持負數索引以及邊界檢查等規則。這些規則有助于確保正確地訪問和操作數據框的行和列。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
