如何使用 .iloc 属性访问 pandas DataFrame 元素?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/20 9:22:17
pandas.DataFrame.iloc 属性用于使用整数位置从 pandas DataFrame 访问元素。它与 pandas.DataFrame “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” 属性允许输入整数值、整数值列表、带有整数的切片对象和布尔数组等。
该属性将引发 “IndexError”如果请求的索引超出范围，切片索引器对象除外。
示例 1
在下面的示例中，我们使用带有整数值的嵌套列表创建了一个 pandas DataFrame。之后，我们应用了具有单个整数值的 iloc 属性。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[10,20,30,40],[100,200,300,400]], columns=list('abcd'))
print("DataFrame:")
print(df)
# 使用 iloc 属性访问元素
result = df.iloc[0]
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
DataFrame: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40 2 100 200 300 400 Output: a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64
iloc 属性从给定的 DataFrame 中访问了整个第 0 行。
示例 2
让我们通过向 iloc 属性提供整数值列表来访问 pandas.DataFrame 中的元素。在此示例中，我们已将 [0,1] 指定给"iloc"属性。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[10,20,30,40],[100,200,300,400]], columns=list('abcd'))
print("DataFrame:")
print(df)
# 使用整数列表访问元素
result = df.iloc[[0,1]]
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
DataFrame: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40 2 100 200 300 400 Output: a b c d 0 1 2 3 4 1 10 20 30 40
我们已成功使用 “iloc” 属性从 pandas DataFrame 中访问第 0 行和第 1 行元素。结果，它返回了一个新的 DataFrame 对象，该对象显示在上面的输出块中。
