Pandas 如何使用.iloc属性访问Series元素

pandas.Series.iloc属性用于访问基于整数位置的索引的pandas系列对象中的元素。它与pandas.Series“iat”属性非常相似，但不同之处在于，“iloc”属性可以访问一组元素，而“iat”属性只能访问单个元素。

“.iloc”属性用于允许输入值，例如整数值，整数值列表和整数范围对象等。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

# create a pandas series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

print(s)

print("Output: ")
print(s.iloc[2])

解释

在下面的示例中，我们使用一个由整数构成的python列表创建了一个pandas series对象“s”，并且我们没有初始化索引标签，所以pandas.Series构造函数将根据给定的数据提供一系列的索引值。

在这个示例中，基于位置的整数索引从0到9开始。

输出

0  1
1  2
2  3
3  4
4  5
5  6
6  7
7  8
8  9
9  10
dtype: int64

Output: 3

我们通过向”iloc”属性提供基于整数的索引值，从pandas.Series对象中访问了一个元素。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

# create a series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

print(s)

# access number of elements by using a list of integers
print("Output: ")
print(s.iloc[[1,4,5]])

解释

通过提供整数值列表访问pandas.Series对象的元素组。该列表表示给定系列的基于整数的索引位置。

在此示例中，我们将整数列表[1,4,5]提供给“iloc”属性。

输出

0  1
1  2
2  3
3  4
4  5
5  6
6  7
7  8
8  9
9  10
dtype: int64
Output:
1  2
4  5
5  6
dtype: int64

通过使用“iloc”属性，我们已成功访问了一组pandas.Series元素。结果是返回另一个显示在上面输出块中的系列对象。