Pandas 教程-Pandas DataFrame.iloc[]
Pandas 教程-Pandas DataFrame.iloc[]
gh_1d7504e4dee1
回复：python，领取Python面试题。分享Python教程，Python架构师教程，Python爬虫，Python编程视频，Python脚本，Pycharm教程，Python微服务架构，Python分布式架构，Pycharm注册码。
整理： python架构师
DataFrame.iloc[] 用于在 DataFrame 的索引标签不是 0、1、2、....、n 的数字系列或用户不知道索引标签的情况下使用。
我们可以使用一个在 DataFrame 中不可见的虚拟索引位置来提取行。它是基于整数的位置（从轴的 0 到长度-1），但也可以与布尔数组一起使用。
.loc[] 的允许输入包括：
整数值，例如 7。
整数的列表或数组，例如 [2, 5, 6]。
具有整数的切片对象，例如 1:9。
布尔数组。
-
一个可调用的函数，带有一个参数，可以是调用的 Series 或 DataFrame。它返回索引的有效输出。
如果请求索引超出范围，它可能会引发 IndexError，除了切片索引器，它允许超出边界的索引。
语法:
pandas
.DataFrame
.iloc
[]
资源分享
返回:
它返回 DataFrame 或 Series。
示例:
import
pandas
as
pd
a = [{
’p’
:
2
,
’q’
:
4
,
’r’
:
6
,
’s’
:
8
},
{
’a’
:
200
,
’b’
:
400
,
’c’
:
600
,
’d’
:
800
},
{
’p’
:
2000
,
’q’
:
4000
,
’r’
:
6000
,
’s’
:
8000
}]
info = pd.DataFrame(mydict)
type
(info.iloc[
0
])
<
class
’pandas.core.series.Series’
>
info.iloc[
0
]
输出:
a1
b2
c
3
d4
Name
:
0, dtype: int64
-
是谁还在坚持用 QQ？腾讯回应：好冷漠... -
Pandas 教程-Pandas DataFrame.replace() -
如何判断你是不是进了真国企？