通过给定的整数索引选择一行系列或数据框

在数据分析中，经常需要选择某个数据集中的一行或一列。本文介绍在Python中如何通过给定的整数索引选择一行系列或数据框。

选择一行

要选择一个数据集中的一行，可以使用.iloc方法。.iloc方法可以通过整数索引来选择行和列。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选择第一行
row = df.iloc[0]

print(row)

输出结果为：

A    1
B    4
C    7
Name: 0, dtype: int64

选择一列

要选择一个数据集中的一列，可以使用DataFrame的列属性。列属性会返回一个Series对象。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选择A列
col = df['A']

print(col)

输出结果为：

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

选择一个数据框

要选择一个数据框中的多行或多列，可以使用.iloc方法。.iloc方法可以通过整数索引来选择行和列。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选择第一行和第二列
subset = df.iloc[[0], [1]]

print(subset)

输出结果为：

   B
0  4

以上就是通过给定的整数索引选择一行系列或数据框的方法，使用pandas库能够快速简单地完成这项任务。