一、iloc函數(shù)概述

iloc函數(shù)是Pandas中的常用函數(shù)之一。在Pandas中，一般有兩種方式，即loc和iloc，用來(lái)選擇數(shù)據(jù)集中的行和列。其中，iloc函數(shù)主要用于按位置選擇數(shù)據(jù)。iloc函數(shù)的參數(shù)可以是單個(gè)整數(shù)、整數(shù)范圍、布爾值數(shù)組或返回布爾值數(shù)組函數(shù)。

下面我們通過(guò)幾個(gè)小標(biāo)題，來(lái)詳細(xì)闡述iloc函數(shù)的用法。

二、按整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)

iloc函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)可以是整數(shù)，表示選擇數(shù)據(jù)集中的第幾行或第幾列。具體方法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 選擇第二行數(shù)據(jù)，返回Series類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[1])

# 選擇第三列數(shù)據(jù)，返回Series類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[:, 2])

# 選擇第二行第三列數(shù)據(jù)，返回?cái)?shù)字類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[1, 2])

上面這段代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)表，包含3行3列的數(shù)據(jù)。然后，我們分別用iloc函數(shù)選擇了第二行數(shù)據(jù)、第三列數(shù)據(jù)和第二行第三列數(shù)據(jù)。

三、按整數(shù)范圍選擇數(shù)據(jù)

iloc函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)還可以是整數(shù)范圍，表示選擇數(shù)據(jù)集中的一段連續(xù)的行或列。具體方法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 選擇第1~2行數(shù)據(jù)，返回DataFrame類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[1:3, :])

# 選擇第1~2列數(shù)據(jù)，返回DataFrame類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[:, 1:3])

# 選擇第1~2行和第2~3列數(shù)據(jù)，返回DataFrame類型數(shù)據(jù)
print(df.iloc[1:3, 1:3])

上面這段代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)表，包含3行3列的數(shù)據(jù)。然后，我們分別用iloc函數(shù)選擇了第1~2行數(shù)據(jù)、第1~2列數(shù)據(jù)和第1~2行和第2~3列數(shù)據(jù)。

四、按布爾值數(shù)組選擇數(shù)據(jù)

iloc函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)還可以是布爾值數(shù)組，表示選擇數(shù)據(jù)集中的符合條件的行或列。具體方法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 選擇B列大于5的行，返回DataFrame類型數(shù)據(jù)
bool_arr = df.iloc[:, 1] > 5
print(df.iloc[bool_arr])

上面這段代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)表，包含3行3列的數(shù)據(jù)。然后，我們用iloc函數(shù)選擇了B列大于5的行。

五、按返回布爾值數(shù)組函數(shù)選擇數(shù)據(jù)

iloc函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)還可以是返回布爾值數(shù)組的函數(shù)，表示選擇數(shù)據(jù)集中符合條件的行或列。具體方法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定義一個(gè)返回布爾值數(shù)組的函數(shù)
def my_func(row):
    return row['B'] > 5

# 選擇函數(shù)返回值為T(mén)rue的行，返回DataFrame類型數(shù)據(jù)
bool_arr = df.apply(my_func, axis=1)
print(df.iloc[bool_arr])

上面這段代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)表，包含3行3列的數(shù)據(jù)。然后，我們定義了一個(gè)返回布爾值數(shù)組的函數(shù)，該函數(shù)用于按B列大于5的條件來(lái)選擇行。最后，我們用iloc函數(shù)選擇了根據(jù)my_func函數(shù)返回值為T(mén)rue的行。

六、總結(jié)

iloc函數(shù)是Pandas中常用的按位置選擇數(shù)據(jù)的函數(shù)。通過(guò)這篇文章的介紹，我們可以清楚地了解到iloc函數(shù)的用法，包括按整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)、按整數(shù)范圍選擇數(shù)據(jù)、按布爾值數(shù)組選擇數(shù)據(jù)、按返回布爾值數(shù)組函數(shù)選擇數(shù)據(jù)等。當(dāng)我們需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行按位置選擇時(shí)，iloc函數(shù)將會(huì)是一個(gè)十分有用的工具。