在Python中使用Pandas的.iloc[]提取行

Pandas是Python中一个广泛使用的数据分析库。通过使用Pandas，用户可以进行数据清理、数据重塑、数据合并以及数据分析等操作。而Pandas的.iloc[]方法是其中一个非常实用的用于提取数据的方法。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

理解Pandas中的.iloc[]方法

在Pandas中，用户可以使用.iloc方法根据行号或列号来选取行或列。其中.iloc[]方法使用的是基于整数的索引，而不是标签名称。

用户可以尝试如下示例代码，使用.iloc[]来提取Pandas中的数据：

import pandas as pd

# 声明数据
data = {'姓名': ['李华', '张三', '小红', '小明', '王五'], '年龄': [25, 21, 23, 26, 24], '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州']}

# 使用Pandas获取数据
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.iloc[]方法提取第2行到第4行的数据
second_to_fourth = df.iloc[1:4]
print(second_to_fourth)

输出结果如下：

    姓名  年龄  城市
1   张三  21  上海
2   小红  23  广州
3   小明  26  深圳

在上述示例代码中，用户首先使用Pandas中的DataFrame来声明一些数据，然后使用iloc[]方法来提取第二行到第四行的数据。最终输出了第二到第四行的所有数据。

在通常情况下，用户会使用整数值来提取数据。但是，用户也可以使用布尔索引、列表索引以及其他类型的索引来提取一些数据。例如，示例代码中就使用了整数索引来提取数据。

需要注意的是，当数据集的行或列数较大时，使用Pandas的.iloc[]方法将会显得非常方便，因为它可以快速地提取数据。

在Pandas中，用户还可以使用.loc[]方法根据标签名称来选取特定的行或列。理解这两种选取方式的区别也是使用Pandas进行数据筛选的关键。

了解如何使用Pandas的.iloc[]方法提取行

使用.iloc[]方法提取行需要使用两个冒号(:)来指定开始和结束的行数。例如，如果用户要提取从第二行到第四行的数据，那么就可以使用 [1:4] 作为索引。

下面例子是通过行索引来提取行的示例代码：

import pandas as pd

# 声明数据
data = {'姓名': ['李华', '张三', '小红', '小明', '王五'], '年龄': [25, 21, 23, 26, 24], '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州']}

# 使用Pandas获取数据
df = pd.DataFrame(data, index=list('ABCDE'))

# 使用.iloc[]方法提取第2行到第4行的数据
second_to_fourth = df.iloc[1:4]
print(second_to_fourth)

输出结果如下：

    姓名  年龄  城市
B   张三  21  上海
C   小红  23  广州
D   小明  26  深圳

在上述代码中，用户首先声明了一个包含索引的数据集，然后使用.iloc[]方法来提取第二行到第四行的数据。最后，Pandas将第二到第四行这些数据进行输出。

用户也可以使用其他类型的索引来提取数据。例如，下面这个代码示例可以帮助用户使用列表索引提取数据：

# 使用列表索引提取数据
import pandas as pd

# 声明数据
data = {'姓名': ['李华', '张三', '小红', '小明', '王五'], '年龄': [25, 21, 23, 26, 24], '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州']}

# 使用Pandas获取数据
df = pd.DataFrame(data, index=list('ABCDE'))

# 使用.iloc[]方法提取第2行到第4行的数据
indices = [1,3,4]
selected_rows = df.iloc[indices]
print(selected_rows)

输出结果如下：

    姓名  年龄  城市
B   张三  21  上海
D   小明  26  深圳
E   王五  24  杭州

在上述示例代码中，用户使用了一个列表索引来提取数据。这个列表包含了像 1、3 和 4 这样的整数，使用这些整数作为索引，将获得 DataFrame 中的相应行。

与 Python 中的其他数据类型一样，Pandas的索引从 0 开始。因此，用户现在拥有的是一个包含以索引 1、3 和 4 对应的行的 DataFrame。

总结

在 Pandas 中，iloc[]方法是提取一系列数据的常用方式。用户可以使用整数索引或其他类型的索引来提取行或列数据。用户也可以使用切片来选择部分数据，或使用列表索引来选择感兴趣的数据。学习使用 Pandas 库中的 iloc[] 提取行，将使用户在进行数据清洗和分析时更加高效。