介绍
iloc是Pandas库中用于索引DataFrame中的行和列的强大方法。它基于行和列的整数索引，为高效地选择和操作数据提供了极大的灵活性。理解iloc的用法对于优化数据操纵任务并提高Python编程效率至关重要。
语法
iloc方法的基本语法如下：王利,
python
df.iloc[row_selector, column_selector]
其中：
- row_selector：用于选择行索引的整数索引。
- column_selector：用于选择列索引的整数索引。
行索引
行索引可以是单个整数或整数列表。整数索引表示行号，从0开始。例如：
python
df.iloc[0] # 选择第1行
df.iloc[[0, 2, 4]] # 选择第1、3和5行
列索引
列索引也可以是单个整数或整数列表。整数索引表示列号，也从0开始。例如：
python
df.iloc[:, 0] # 选择第1列
df.iloc[:, [0, 2, 4]] # 选择第1、3和5列
切片和范围
iloc还可以使用切片和范围来选择连续的范围。切片使用冒号（:）分隔开始索引和结束索引，不包括结束索引。例如：
python
df.iloc[0:5] # 选择前5行
df.iloc[:, 0:3] # 选择前3列
范围使用冒号分隔开始索引、结束索引和步长。例如：wanglitou,
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df.iloc[0::2] # 每隔一行选择，从第1行开始
df.iloc[:, 0::3] # 每隔3列选择，从第1列开始
布尔索引
iloc还支持布尔索引，允许根据条件选择行和列。布尔索引是一个布尔掩码，其中True表示要选择的行或列，而False表示要排除的行或列。例如：批量打开网址?SEO,
python
df[df['age'] > 20] # 选择年龄大于20的行
df.iloc[:, df['gender'] == 'male'] # 选择性别为男性的列
高级用法
iloc除了基本索引之外，还提供了以下高级用法：
- 反向索引：使用负索引选择从末尾开始的行或列。例如：df.iloc[-1]选择最后一行。
- 多级索引：对于具有多级索引的DataFrame，iloc可以用于索引各个级别。例如：df.iloc[(0, 1)]选择第1行和第2级中的第1行。
- 赋值：iloc不仅可以用于选择元素，还可以用于赋值。例如：df.iloc[0, 0] = ‘新值’将第1行和第1列的值更改为’新值’。
与loc的区别
iloc和loc是Pandas中类似的索引方法，但它们有细微的差别。iloc基于位置索引，而loc基于标签索引（如列名）。通常，iloc对于基于整数索引的高效操作更合适，而loc对于基于标签索引的更灵活的索引更合适。
常见问题解答
1. iloc和loc之间的区别是什么？
iloc基于位置索引，而loc基于标签索引。
2. 如何使用布尔索引来选择特定的行或列？
使用布尔索引作为iloc的参数，其中True表示要选择的行或列，而False表示要排除的行或列。王利头.
3. iloc可以用来赋值吗？
是的，iloc不仅可以用于选择元素，还可以用于赋值。
4. 如何使用多级索引来索引DataFrame？
对于具有多级索引的DataFrame，iloc可以用于索引各个级别。使用元组指定索引，其中每个元素对应于一个级别。wangli,
5. 如何使用切片来选择连续的范围？
使用冒号（:）分隔开始索引和结束索引（不包括）。冒号还可以与步长一起使用，以每隔一定数量选择元素。
原创文章，作者：杜恒芸，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_132957.html
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