Pandas DataFrame.iloc[]示例

当DataFrame的索引标签不是数字序列0、1、2, … , n或用户不知道索引标签时, 将使用DataFrame.iloc []。
我们可以使用在DataFrame中不可见的虚构索引位置来提取行。它是基于整数的位置(从0到轴的长度1), 但也可以与布尔数组一起使用。
.loc []的允许输入为:

  • 整数值, 例如7
  • 整数列表或数组, 例如[2, 5, 6]。
  • 将对象切片为整数, 例如1:9。
  • 布尔数组。
  • 具有一个参数的可调用函数, 可以是调用Series或DataFrame。它返回用于索引的有效输出。
如果我们要求索引超出范围, 则它会引发IndexError, 但切片索引器除外, 切片索引器允许超出范围的索引。
句法:
pandas.DataFrame.iloc[]

参数:
none
返回值:
它返回DataFrame或Series。
例:
import pandas as pda = [{'p': 2, 'q': 4, 'r': 6, 's': 8}, {'a': 200, 'b': 400, 'c': 600, 'd': 800}, {'p': 2000, 'q': 4000, 'r': 6000, 's': 8000 }]info = pd.DataFrame(mydict)type(info.iloc[0])< class 'pandas.core.series.Series'> info.iloc[0]

【Pandas DataFrame.iloc[]示例】输出
a1b2c3d4Name: 0, dtype: int64

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