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在Pandas中，iloc是基于索引位置的行和列的選擇器，它允許我們通過整數索引來選擇數據
iloc選擇數據：import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第0行和第1列的元素
element = df.iloc[0, 1]
print(element) # 輸出：4
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 添加一個新列C，其值為A列和B列之和
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)
輸出結果：
A B C
0 1 4 5
1 2 5 7
2 3 6 9
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 刪除列B
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)
輸出結果：
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
在這些示例中，我們展示了如何使用iloc選擇數據、動態添加列以及動態刪除列。請注意，當刪除列時，我們使用drop函數并設置axis=1以指示我們要刪除的是列而不是行。
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