首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用iloc从dataframe进行Python索引

是一种基于位置的索引方法。iloc是pandas库中的一个函数,用于通过整数位置选择数据。

使用iloc进行索引的语法是:df.iloc[row_index, column_index],其中row_index表示行的位置,column_index表示列的位置。

以下是对使用iloc进行索引的详细解释:

  1. 概念:iloc是pandas库中的一个索引函数,用于通过整数位置选择数据。它基于数据在dataframe中的位置进行索引,而不是基于标签或条件进行索引。
  2. 分类:iloc索引是一种基于位置的索引方法,与loc索引(基于标签)相对应。
  3. 优势:使用iloc进行索引的优势在于可以直接通过位置选择数据,而不需要考虑标签或条件。这种索引方法对于需要按照位置进行数据选择的场景非常有用。
  4. 应用场景:iloc索引适用于需要根据数据在dataframe中的位置进行选择的情况。例如,当需要选择第n行或第m列的数据时,可以使用iloc进行索引。
  5. 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云端进行数据处理和存储。具体的产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上找到。

总结:使用iloc从dataframe进行Python索引是一种基于位置的索引方法,可以通过整数位置选择数据。它适用于需要根据数据在dataframe中的位置进行选择的场景。腾讯云提供了多种云计算相关的产品和服务,可以满足用户在云端进行数据处理和存储的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

dataframe loc iloc_python的isnull函数

文章目录 1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2...loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 3.1.2 iloc 获取多行 3.2 iloc获取指定数据(行&列)...关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下: 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115], 'DDD': 'ABCDEFG' }, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6]) 2.loc 标签索引...位置索引 loc通过位置 在DataFrame中选取数据 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 以获取第二行为例 print(df) print("================

85420

Pandas知识点-索引和切片操作

索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作,Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性,支持类似于numpy中的操作,也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...Jupyter Notebook的安装可以参考:Jupyter Notebook的安装和使用 一、数据读取 数据文件是600519.csv,将此文件放到代码同级目录下,文件中读取出数据。 ?...loc属性是基于索引名来获取数据的,在loc中的行索引和列索引都要使用索引名,iloc属性是基于数值索引来获取数据的,在iloc中的行索引和列索引都要使用数值索引。...DataFrame的切片操作也要使用loc属性和iloc属性,不能直接用 data[:][:] 或 data[:, :] 的方式。...使用iloc进行切片操作时,切片规则与Python基本的切片规则相同,传入的切片索引是左闭右开的(包含起始值,不包含结束值)。 ?

2.3K20

DataFrame和Series的使用

DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python...df按行加载部分数据:先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号,也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...loc方法传入行索引,来获取DataFrame的部分数据(一行,或多行) df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...传入的是索引的序号,loc是索引的标签 使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据,使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据,也可以用于获取行数据 df.loc[[行],[列]...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如

8110

Python数据分析 | Pandas核心操作函数大全

数据分析的时候,大部分情况下都会使用Pandas进行操作。...(数据帧) DataFrame是Pandas中使用最频繁的核心数据结构,表示的是二维的矩阵数据表,类似关系型数据库的结构,每一列可以是不同的值类型,比如数值、字符串、布尔值等等。...DataFrame既有行索引,也有列索引,它可以被看做为一个共享相同索引的Series的字典。它的列的类型可能不同,我们也可以把Dataframe想象成一个电子表格或SQL表。....png] 2.1 列表创建DataFrame 列表中很方便的创建一个DataFrame,默认行列索引0开始。...(s) [d000f665a045ff8a6146469a8b7ca06b.png] 2.2 字典创建DataFrame 字典创建DataFrame,自动按照字典进行索引,行索引0开始。

3.1K41

python数据分析万字干货!一个数据集全方位解读pandas

目录 安装与数据介绍 安装与配置 检查数据 探索性分析 pandas数据结构 series对象 dataframe对象 访问series元素 使用索引 使用.loc与.iloc 访问dataframe元素...使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda,会预置安装好所有数据分析相关的包...$ pip install pandas 既然是数据分析就肯定选择jupyter notebook $ pip install jupyter 接下来就可以进入python使用pandas对数据进行一些探索性的分析...也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法:.loc和.iloc使用.loc和.iloc会发现这些数据访问方法比索引运算符更具可读性。...所以我们再对列使用索引操作符,对行使用访问方法.loc和.iloc

7.4K20

Python数据分析之pandas数据选取

df.loc[],df.iloc[],df.ix[]的区别如下: df.loc[]只能使用标签索引,不能使用整数索引,通过便签索引切边进行筛选时,前闭后闭。...df.iloc[]只能使用整数索引,不能使用标签索引,通过整数索引切边进行筛选时,前闭后开。; df.ix[]既可以使用标签索引,也可以使用整数索引。 下面分别通过实例演示这三种方法。...,也可以通过标签索引进行数据选取,换句话说,df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合,且在同义词选取中,可以同时使用整数索引和标签索引。...2)进行区域选取时,如果只能用标签索引,则使用df.loc[]或df.ix[],如果只能用整数索引,则用df.iloc[]或df.ix[]。...5)df[]的方式只能选取行和列数据,不能精确到单元格,所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。 6)当使用DataFrame的默认索引(整数索引)时,整数索引即为标签索引

1.6K30

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

因此在创建 Series 时,如果不显性设定 index,那么 Python 给定一个默认 0 到 N-1 的值,其中 N 是 x 的长度。...当两个 Series 进行某种操作时,比如相加,Python 会自动对齐不同 Series 的 index,如下面代码所示: s3 + s4 BABA 320.0 BIDU NaN FB...情况 3 用 i:j 来获取列 i+1 到列 j 的 sub-DataFrame 个人建议,如果追求简洁和方便,用 [];如果追求一致和清晰,用 loc 和 iloc。...情况 3 用 loc 加 'idx_i':'idx_j' 来获取标签 i 到标签 j 的 sub-DataFrame 情况 4 用 iloc 加 i:j 来获取行 i+1 到行 j 的 sub-DataFrame...下面看看如何进行「多层索引」的操作吧。 在第一层 columns 的 ‘公司数据’ 和第二层 columns 的 ‘行业’ 做索引,得到一个含两层 index 的 Series。

6.1K52

数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

注意,当使用显式索引进行切片时(即data['a':'c']),切片中包含最终索引,而在使用隐式索引进行切片时(即data[0:2]),最终索引切片中排除。...例如,如果你的Series拥有显式的整数索引,那么索引操作如data[1]将使用显式索引,而切片操作如data[1:3]将使用隐式的 Python 风格索引。...Python 风格索引: data.iloc[1] # 'b' data.iloc[1:3] ''' 3 b 5 c dtype: object ''' 第三个索引属性ix是两者的混合...在这里,Pandas 再次使用前面提到的loc,iloc和ix索引器。...使用iloc索引器,我们可以索引底层数组,好像它是一个简单的 NumPy 数组(使用隐式的 Python 风格索引),但结果中保留了DataFrame索引和列标签: data.iloc[:3, :2]

1.7K20

pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据?

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,整体上大概了解了一下这个数据结构。...今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法,了解一下DataFrame索引机制和使用方法。...我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ? 但是索引对应的切片出来的结果是闭区间,这一点和Python通常的切片用法不同,需要当心。...iloc iloc名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。iloc的用法几乎和loc完全一样,唯一不同的是,iloc接收的不是index索引而是行号。...先是iloc查询行之后,再对这些行组成的新的DataFrame进行索引

12.4K10

Python开发之Pandas的使用

三、访问和删除Series中的元素 1、访问 一种类似于列表中按照索引访问数据,一种类似于字典中按照key来访问value。...s.drop(['apple'],inplace=True) 四、DataFrame使用 1、创建DataFrame pd.DataFrame(data, index, columns) python...data是数据,可以输入ndarray,或者是字典(字典中可以包含Series或arrays或),或者是DataFrame; index是索引,输入列表,如果没有设置该参数,会默认以0开始往下计数;...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据,在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...除此之外,还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。

2.8K10

猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

-1)选择行 # df.iloc[] - 按照整数位置(轴的0到length-1)选择行 # 类似list的索引,其顺序就是dataframe的整数位置,0开始计 df = pd.DataFrame...1.5.3.1 使用单层索引访问数据 无论是创建Series类对象还是创建DataFrame类对象,根本目的在于对Series类对象或DataFrame类对象中的数据进行处理,但在处理数据之前,需要先访问...需要说明的是,若变量是一个DataFrame类对象,它在使用"loc[索引]"或"iloc[索引]"访问数据时会将索引视为行索引,获取该索引对应的一行数据。...1.5.3.2 使用分层索引访问数据 掌握分层索引使用方式,可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外,...使用loc和iloc访问数据 使用iloc和loc也可以访问具有分层索引的Series类对象或DataFrame类对象。

13.9K20

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

-1)选择行 # df.iloc[] - 按照整数位置(轴的0到length-1)选择行 # 类似list的索引,其顺序就是dataframe的整数位置,0开始计 df = pd.DataFrame...使用索引对象操作数据 使用单层索引访问数据 无论是创建Series类对象还是创建DataFrame类对象,根本目的在于对Series类对象或DataFrame类对象中的数据进行处理,但在处理数据之前,需要先访问...需要说明的是,若变量是一个DataFrame类对象,它在使用"loc[索引]"或"iloc[索引]"访问数据时会将索引视为行索引,获取该索引对应的一行数据。...使用分层索引访问数据 掌握分层索引使用方式,可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外,还可以通过复杂的分层索引访问数据...使用loc和iloc访问数据 使用iloc和loc也可以访问具有分层索引的Series类对象或DataFrame类对象。

2.9K20

【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水!Pandas必会的方法汇总,建议收藏!

11 df.iloc[行位置,列位置] 通过默认生成的数字索引查询指定的数据。...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...,选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签,同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置,DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置,DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置,同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,0开始,前三行,前两列。

4.7K40

Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。...df[0:3]df[0] 下标索引选取的是DataFrame的记录,与List相同DataFrame的下标也是0开始,区间索引的话,为一个左闭右开的区间,即[0:3]选取的为1-3三条记录。...与此等价,还可以用起始的索引名称和结束索引名称选取数据: df['a':'b'] 有一点需要注意的是使用起始索引名称和结束索引名称时,也会包含结束索引的数据。...使用位置选取数据: df.iloc[行位置,列位置]df.iloc[1,1]#选取第二行,第二列的值,返回的为单个值df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据df.iloc[0:2,:]#...的缩写,iloc则为integer & location的缩写 更广义的切片方式是使用.ix,它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片 df.ix[1,1]df.ix['a':'b']

15K100
领券