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深入解析iloc索引的內部機制

發布時間:2024-09-01 17:35:48 來源:億速云 閱讀:93 作者:小樊 欄目:編程語言

iloc 是 pandas 庫中 DataFrame 和 Series 對象的一個屬性,用于基于整數位置的索引

  1. 整數索引:iloc 使用整數索引從 0 開始,表示 DataFrame 或 Series 中元素的位置。例如,df.iloc[0] 返回 DataFrame 的第一行,series.iloc[2] 返回 Series 的第三個元素。

  2. 切片操作:iloc 支持 Python 的切片語法,可以通過指定起始、結束和步長來獲取一段連續的數據。例如,df.iloc[1:4] 返回 DataFrame 的第二行到第四行(不包括第五行)。

  3. 布爾索引:iloc 可以與布爾數組一起使用,以選擇滿足特定條件的行或列。例如,df.iloc[df['A'] > 5] 返回 DataFrame 中 ‘A’ 列大于 5 的所有行。

  4. 整數數組索引:iloc 可以接受一個整數數組,用于選擇特定的行或列。例如,df.iloc[[0, 2, 4]] 返回 DataFrame 的第一、第三和第五行。

  5. 多維索引:iloc 可以處理多維索引,例如 df.iloc[1, 2] 返回 DataFrame 的第二行第三列的元素。對于多維切片,可以使用元組 (行切片, 列切片),例如 df.iloc[1:4, 0:2] 返回 DataFrame 的第二行到第四行,第一列到第二列的子集。

  6. 鏈式賦值:iloc 支持鏈式賦值,即在一次操作中修改多個元素。例如,df.iloc[0:2, 1:3] = 0 將 DataFrame 的前兩行、第二列和第三列的元素設置為 0。

  7. 與其他索引方法結合使用:iloc 可以與其他索引方法(如 locatiat)結合使用,以實現更復雜的數據選擇和操作。

總之,iloc 提供了一種靈活且高效的方式來基于整數位置訪問和操作 pandas DataFrame 和 Series 對象的數據。

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