【Pandas】关于iloc函数的用法解析

在 Pandas 中，.iloc 是一种用于基于整数位置进行索引的属性，可以用于获取 DataFrame 或 Series 中的数据。.iloc 支持多种索引方式，包括以下常用方式：

1. 单个整数位置索引

使用整数索引获取 DataFrame 或 Series 中的单个元素。
例如 df.iloc[0, 1] 表示获取 DataFrame 中第一行第二列的数据。

2. 整数位置范围索引

使用整数索引获取 DataFrame 或 Series 中的多个元素。
例如 df.iloc[0:3, 1:3] 表示获取 DataFrame 中第一行到第三行、第二列到第四列的数据。

3. 整数位置列表索引

使用整数列表索引获取 DataFrame 或 Series 中的多个元素。
例如 df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3, 5]] 表示获取 DataFrame 中第一行、第三行、第五行和第二列、第四列、第六列的数据。

4. 布尔值索引

使用布尔值索引获取 DataFrame 或 Series 中的多个元素。
例如 df.iloc[df["col1"] > 0, [1, 3, 5]] 表示获取 DataFrame 中 col1 列大于 0 的行的第二列、第四列、第六列的数据。

注意：.iloc 属性基于整数（数字索引）位置进行索引，如果需要基于标签（标签列名）进行索引，应该使用 .loc 属性。