如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引

二、使用iloc函数索引数据

(注意~iloc函数主要通过 行号 索引行数据)

而且,iloc函数索引的数据是int整型,因此是Python默认的前闭后开。注意只能说int型,也就是数字,输入字符的话是会报错的。

1、利用iloc索引第一行:

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第1张图片

从上面三种表达,大家可以明确看到,iloc函数索引的是int型的数字,是属于前闭后开的。(注意~索引都是默认从0开始的~)

2、利用iloc函数索引多行:

假如这个时候我们想索引一下奇数行:

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第2张图片

可以看到,当我们直接输入行号时,是会报错的。

正确的做法是:

df.iloc[[0,2,4,6]]

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第3张图片

可以看到,在正确的做法中,我们需要键入一个列表,而不是一串数字~

当然了,我们可以用更智能的方法:

df.iloc[0:8:2]

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第4张图片

3、利用iloc函数索引多列:

比如这个时候我们想索引一下收入列和年龄列,正确的做法是:

df.iloc[:,1:3]

或者是:

df.iloc[:,[1,2]]

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第5张图片

4、利用iloc函数索引一个2*2的数据集:(前两行前两列所交的四个数据为例)

df.iloc[[0,1],[0,1]]

如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引_第6张图片

是不是和python的切片有点像呢?大家可不要将两者弄混了哦~

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