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在Pandas中，iloc是基于整數位置的索引器，用于通過整數索引對DataFrame進行切片
iloc時，確保你了解數據的形狀。在切片之前，可以使用shape屬性查看數據的行數和列數。import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("Data shape:", df.shape)
:表示選擇所有行或列。例如，要選擇第0列到第1列（不包括第2列），可以使用iloc[:, 0:2]。selected_columns = df.iloc[:, 0:2]
iloc[[0, 2], :]。selected_rows = df.iloc[[0, 2], :]
iloc和條件語句進行過濾。例如，要選擇列’A’中值大于1的行，可以使用iloc結合布爾索引。filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1, :]
df.iloc[0, 1]['A'] = 99。應該分兩步進行：首先，獲取需要修改的單元格；然后，對其進行賦值。cell_value = df.iloc[0, 1]
df.at[cell_value, 'A'] = 99
iloc進行賦值時，確保賦值的數據形狀與所選區域相匹配。否則，可能會出現錯誤或意外結果。遵循這些最佳實踐，可以確保在使用iloc進行數據框切片操作時獲得正確且可預測的結果。
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