Python中的iloc函數詳解

一、iloc函數概述

iloc函數是Pandas中的常用函數之一。在Pandas中，一般有兩種方式，即loc和iloc，用來選擇數據集中的行和列。其中，iloc函數主要用於按位置選擇數據。iloc函數的參數可以是單個整數、整數範圍、布爾值數組或返回布爾值數組函數。

下面我們通過幾個小標題，來詳細闡述iloc函數的用法。

二、按整數位置選擇數據

iloc函數的第一個參數可以是整數，表示選擇數據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]})

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

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

# 選擇第二行第三列數據，返回數字類型數據
print(df.iloc[1, 2])

上面這段代碼首先創建了一個數據表，包含3行3列的數據。然後，我們分別用iloc函數選擇了第二行數據、第三列數據和第二行第三列數據。

三、按整數範圍選擇數據

iloc函數的第一個參數還可以是整數範圍，表示選擇數據集中的一段連續的行或列。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行數據，返回DataFrame類型數據
print(df.iloc[1:3, :])

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

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

上面這段代碼首先創建了一個數據表，包含3行3列的數據。然後，我們分別用iloc函數選擇了第1~2行數據、第1~2列數據和第1~2行和第2~3列數據。

四、按布爾值數組選擇數據

iloc函數的第一個參數還可以是布爾值數組，表示選擇數據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列大於5的行，返回DataFrame類型數據
bool_arr = df.iloc[:, 1] > 5
print(df.iloc[bool_arr])

上面這段代碼首先創建了一個數據表，包含3行3列的數據。然後，我們用iloc函數選擇了B列大於5的行。

五、按返回布爾值數組函數選擇數據

iloc函數的第一個參數還可以是返回布爾值數組的函數，表示選擇數據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]})

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

# 選擇函數返回值為True的行，返回DataFrame類型數據
bool_arr = df.apply(my_func, axis=1)
print(df.iloc[bool_arr])

上面這段代碼首先創建了一個數據表，包含3行3列的數據。然後，我們定義了一個返回布爾值數組的函數，該函數用於按B列大於5的條件來選擇行。最後，我們用iloc函數選擇了根據my_func函數返回值為True的行。

六、總結

iloc函數是Pandas中常用的按位置選擇數據的函數。通過這篇文章的介紹，我們可以清楚地了解到iloc函數的用法，包括按整數位置選擇數據、按整數範圍選擇數據、按布爾值數組選擇數據、按返回布爾值數組函數選擇數據等。當我們需要對數據集進行按位置選擇時，iloc函數將會是一個十分有用的工具。