1 iloc[]函数作用
iloc[]函数，属于pandas库，全称为index location，即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据。
2 iloc函数使用
df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame数据结构的数据（表1就是df），a是行索引（见表1），b是列索引（见表1）。
| 姓名（列索引10） | 班级（列索引1） | 分数（列索引2） | |
| 0（行索引0） | 小明 | 302 | 87 |
| 1（行索引1） | 小王 | 303 | 95 |
| 2（行索引2） | 小方 | 303 | 100 |
1.iloc[a,b]:取行索引为a列索引为b的数据。
import pandas df = pandas.read_csv('a.csv') print(df.iloc[1,2]) #Out：952.iloc[a:b,c]:取行索引从a到b-1，列索引为c的数据。注意：在iloc中a:b是左到右不到的，即lioc[1：3,:]是从行索引从1到2，所有列索引的数据。
import pandas df = pandas.read_csv('a.csv') print(df.iloc[0:2,2]) #数据结构是Series print(df.iloc[0:2,2].values) #数据结构是ndarray #Out1：0 87 # 1 95 # Name: 分数, dtype: int64 #Out2：[87 95] iloc[].values，用values属性取值，返回ndarray，但是单个数值无法用values函数读取。
3.iloc[a:b,c:d]:取行索引从a到b-1，列索引从c到d-1的数据。
import pandas df = pandas.read_csv('a.csv') print(df.iloc[0:2,0:2]) print(df.iloc[0:2,0:2].values) #Out1： 姓名 班级 # 0 小明 302 # 1 小王 303 #Out2：[['小明' 302] # ['小王' 303]] 4.iloc[a]:取取行索引为a，所有列索引的数据。
import pandas df = pandas.read_csv('a.csv') print(df.iloc[2]) print(df.iloc[2].values) #Out1：姓名 小方 # 班级 303 # 分数 100 # Name: 2, dtype: object #Out2：['小方' 303 100] 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
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