如何使用 .iloc 属性访问 pandas Series 元素?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/18 16:52:17
pandas.Series.iloc 属性用于基于整数位置索引访问 pandas series 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、整数值列表和带有整数的切片对象等。
示例 1
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 pandas 系列
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)
print("Output: ")
print(s.iloc[2])
解释
在下面的例子中，我们创建了一个 pandas 系列对象"s"使用 Python 整数列表，并且我们尚未初始化索引标签，因此 pandas.Series 构造函数将根据提供给 pandas.Series 构造函数的数据提供一系列索引值。
对于此示例，基于整数位置的索引从 0 开始到 9。
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”提供基于整数的索引值来访问 pandas.Series 对象中的单个元素。属性。
示例 2
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个系列
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)
# 使用整数列表访问元素数量
print("Output: ")
print(s.iloc[[1,4,5]])
解释
让我们通过提供表示给定系列的整数索引位置的整数值列表来访问 pandas.Series 对象中的元素组。
在此示例中，我们向“iloc”提供了整数列表 [1,4,5]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
我们已成功使用“iloc”属性访问了 pandas.Series 元素组。结果，它返回了另一个系列对象，该对象显示在上面的输出块中。
