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在Pandas庫中，iloc是基于整數位置的索引器，用于通過行號和列號選擇數據
shape屬性獲取數據框的行數和列數：print(df.shape)
try-except語句處理異常：當使用iloc時，如果提供了無效的索引，將引發IndexError。可以使用try-except語句捕獲此異常并采取適當的操作。import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
row_index = 5
column_index = 1
try:
value = df.iloc[row_index, column_index]
print(value)
except IndexError:
print("Invalid index. Please check the row and column indices.")
fillna()或dropna()處理缺失值：如果數據框中存在缺失值，可能會導致索引錯誤。可以使用fillna()方法填充缺失值，或者使用dropna()方法刪除包含缺失值的行/列。# Fill missing values with a specific value (e.g., 0)
df_filled = df.fillna(0)
# Drop rows with missing values
df_dropped_rows = df.dropna(axis=0)
# Drop columns with missing values
df_dropped_columns = df.dropna(axis=1)
通過遵循這些建議，您可以更有效地處理Pandas中的iloc索引錯誤。
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