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法學如何使用 .iloc 屬性訪問 pandas DataFrame 元素？
pandas.DataFrame.iloc 屬性用於使用整數位置訪問 pandas DataFrame 中的元素。它與 pandas.DataFrame 的“iat”屬性非常相似，但區別在於，“iloc”屬性可以訪問一組元素，而“iat”屬性只能訪問單個元素。
“.iloc”屬性允許使用整數、整數列表、包含整數的切片物件和布林陣列等作為輸入。
如果請求的索引超出範圍，該屬性將引發“IndexError”異常，切片索引器物件除外。
示例 1
在下面的示例中，我們使用巢狀列表和整數值建立了一個 pandas DataFrame。之後，我們使用單個整數值應用了 iloc 屬性。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[10,20,30,40],[100,200,300,400]], columns=list('abcd'))
print("DataFrame:")
print(df)
# Access the elements using iloc attribute
result = df.iloc[0]
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
DataFrame: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40 2 100 200 300 400 Output: a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64
iloc 屬性訪問了給定 DataFrame 中的整個第 0 行。
示例 2
讓我們透過向 iloc 屬性提供整數列表來訪問 pandas.DataFrame 中的元素。在這個示例中，我們向“iloc”屬性指定了 [0,1]。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[10,20,30,40],[100,200,300,400]], columns=list('abcd'))
print("DataFrame:")
print(df)
# Access the elements using a list of integers
result = df.iloc[[0,1]]
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
DataFrame: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40 2 100 200 300 400 Output: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40
我們已成功使用“iloc”屬性訪問了 pandas DataFrame 中的第 0 行和第 1 行元素。結果，它返回一個新的 DataFrame 物件，如上面的輸出塊中所示。
更新於：2022年3月8日
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