Python | 使用 Pandas .iloc[] 提取行

Pandas 是一个强大的数据分析工具，为数据处理提供了各种功能和方法。.iloc[] 是 Pandas 中一个重要的方法，用于按照位置提取行。

.iloc[] 方法是什么？

.iloc[] 是 Pandas 中的索引方法，用于按照行的位置提取数据。使用 .iloc[] 方法时，可以通过传递想要提取的行的位置来访问数据。

使用 .iloc[] 方法提取行

下面是使用 .iloc[] 方法提取行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'Germany']}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取特定位置的行
row_1 = df.iloc[0]  # 提取第一行

# 提取多个位置的行
rows_2_to_4 = df.iloc[1:4]  # 提取第二行到第四行（不包括第四行）

# 提取特定位置和列的行
row_3_column_2 = df.iloc[2, 1]  # 提取第三行第二列的值

print(row_1)
print(rows_2_to_4)
print(row_3_column_2)

输出结果如下：

Name       Alice
Age           25
Country      USA
Name: 0, dtype: object
      Name  Age    Country
1      Bob   30     Canada
2  Charlie   35         UK
3    David   40  Australia
35

## `.iloc[]` 方法的用法说明

`.iloc[]` 方法的基本语法是 `dataframe.iloc[row_index, column_index]`。

- `row_index`：要提取的行的位置。可以是单个位置，例如 `0`，或者是一个范围，例如 `1:4`。
- `column_index`：（可选）要提取的列的位置。可以是单个位置，例如 `2`，或者是一个范围，例如 `1:3`。如果不指定列的位置，则提取全部列。

需要注意的是，`.iloc[]` 方法使用以 0 开始的索引，因此第一行的位置是 `0`，第一列的位置是 `0`。

## 总结

`.iloc[]` 方法是 Pandas 中用于按照位置提取行数据的方法。在数据处理和分析中，经常会用到这个方法来选择特定的行或行范围，以及指定列的位置。

希望这个介绍能帮助你更好地了解和使用 Pandas 中的 `.iloc[]` 方法。