pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解

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第一种 整数做索引

第二种 列表或数组做索引

第三种 利用切片做索引

第四种 Boolean数组做索引

第五种 带一个参数的可调用函数做索引

今天学习时遇到了这个方法,为了加深理解做一下笔记。

这是该方法的文档,从中可以看出,中括号里允许输入可情形有5种。
此外,iloc方法既可以索引行数据,也可以列数据。

//首先创建DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'城市':['北京','广州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳门', '南京'], '平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000], '人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})

数据如下

第一种 整数做索引 // 索引第2行 df.iloc[1]

// 索引第2行第3列 df.iloc[1,2]

第二种 列表或数组做索引 // 索引2、3两行数据 df.iloc[[1,2]]

// 索引2、3两行数据的前两列 df.iloc[[1,2],[0,1]]

第三种 利用切片做索引 // 索引前5行数据的前两列 df.iloc[0:5,0:2]

// 和切片原理一样,2是步长 df.iloc[0:8:2]

第四种 Boolean数组做索引 // True 为显示,False为不显示 df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]

注意:此时Boolean数组的长度需对应df的行列数
此外还可以这样用

df.iloc[:,df.columns!='人口']

第五种 带一个参数的可调用函数做索引 // A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]

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