使用iloc基于行索引位置范围和列索引位置范围筛选DataFrame数据

最新推荐文章于 2025-11-25 13:39:39 发布

CodeWG

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文章标签： pandas 数据挖掘数据分析 Python

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在Python Pandas中，通过iloc方法可以按行和列的位置索引筛选DataFrame数据。示例包括选择特定、连续及不连续的行和列，并展示了相应的代码和输出结果。

使用iloc基于行索引位置范围和列索引位置范围筛选DataFrame数据

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种强大的数据结构，用于处理和分析结构化数据。在DataFrame中，我们经常需要根据特定的行索引位置范围和列索引位置范围来筛选数据。Pandas提供了iloc方法，可以通过行索引位置和列索引位置来实现这个目的。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   
   'A': [1, 2,

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使用 iloc 基于行索引位置范围和列索引位置范围筛选 DataFrame 数据（指定起始位置和结束位置）

与其临渊羡鱼,不如退而结网

09-20

164

需要注意的是，行索引和列索引都是从 0 开始计数的。因此，在上面的示例中，我们选择的行索引位置范围是从 1 到 3，对应于原始 DataFrame 中的第 2 行到第 4 行；其中，iloc 方法可以基于行索引位置范围和列索引位置范围来选择 DataFrame 的子集。通过以上示例代码，你可以使用 iloc 方法根据行索引位置和列索引位置的范围或具体的索引位置来筛选 DataFrame 数据。来选择行索引位置在 1 到 3（不包括 4）之间的行，以及列索引位置在 0 到 1（不包括 2）之间的列。

使用iloc基于行索引位置和列索引位置筛选DataFrame数据指定数据格内容

DevScript的博客

09-03

248

DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它以表格的形式组织数据，每列可以包含不同的数据类型。有时候，我们需要根据行索引位置和列索引位置来选择DataFrame中的特定数据格内容。函数，我们可以根据行索引位置和列索引位置轻松地选择DataFrame中的特定数据格内容。除了使用具体的索引位置，我们还可以使用切片来选择一定范围内的数据格。使用iloc基于行索引位置和列索引位置筛选DataFrame数据指定数据格内容。函数基于行索引位置和列索引位置来筛选DataFrame数据中的特定数据格内容。

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使用 iloc 基于行索引位置范围筛选 DataFrame 数据行

HackSquad的博客

09-03

有时候，我们可能需要根据行索引的位置范围来筛选 DataFrame 中的数据行。无论是连续的行索引范围还是不连续的行索引位置，iloc 方法都可以帮助我们轻松地进行数据行的筛选和选择。除了基于连续的行索引位置范围进行筛选外，我们还可以使用 iloc 方法选择不连续的行索引位置。现在，让我们看一下如何使用 iloc 方法基于行索引的位置范围来筛选 DataFrame 中的数据行。通过这种方式，我们可以选择任意不连续的行索引位置，并返回包含选定行的新 DataFrame。在上面的示例中，我们使用了。

使用iloc根据行索引位置筛选DataFrame的特定单个数据行

TechGlide的博客

09-07

159

在Python的pandas库中，DataFrame是一种强大的数据结构，用于处理和分析数据。当我们处理大型数据集时，有时需要根据行索引位置来选择特定的单个数据行。方法根据行索引位置筛选DataFrame的特定单个数据行的方法。通过指定所需行的索引位置，我们可以轻松地选择和访问DataFrame中的特定数据行。方法，我们需要提供所需行的索引位置。索引位置从0开始计数，因此第一行的索引位置为0，第二行的索引位置为1，依此类推。方法来根据行索引位置筛选DataFrame的特定单个数据行。选择了第三行的数据。

pandas-DataFrame通过标签索引loc和位置索引 iloc获取数据

caoxinjian423的博客

01-13

2598

代码示例： import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') print(df) ''' 打印： userId score age 0 1 45 18 1 2 65 19 2 3 58 17 3 4 92 16 4 5 78 18 ''' ''' df.loc[] 通过标签索引获取数据 df.iloc[] 通过位置索引获取

dataframe iloc_如何使用iloc和loc 对Pandas Dataframe进行索引和切片

weixin_39713538的博客

11-23

3587

在这篇文章中，我们将使用iloc和loc来处理数据。更具体地说，我们将通过iloc和loc例子来学习切片和索引。一旦我们将一个数据集加载为Pandas dataframe，我们通常希望根据某些条件开始访问该数据的特定部分。例如，如果我们的数据集包含比较不同实验组的实验结果，我们可能需要分别计算每个实验组的描述性统计。更多有关对Pandas dataframes进行分组的内容如何在Pyth...

Pandas.DataFrame.iloc[ ] 筛选数据-自然索引法详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

数象限

01-12

2718

本文基于 pandas2.2.0 编写。随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。

使用iloc基于行索引位置列表筛选DataFrame数据中指定位置的多个数据行（Python）

DevScript的博客

09-03

194

通过将要选择的位置放入一个列表或使用切片操作，我们可以选择单个或多个连续位置的数据行。除了选择特定位置的数据行之外，我们还可以使用切片（slice）操作选择连续范围内的数据行。有时候，我们可能需要根据行索引的位置来筛选DataFrame中的数据。正如我们所看到的，被选择的数据行基于它们在DataFrame中的行索引位置进行了筛选。如果我们想要选择多个行索引位置的数据行，可以将这些位置放入一个列表中，并传递给。正如我们所看到的，我们选择了索引位置1到3之间的数据行（不包括结束位置4）。

python列索引和行索引_pandas DataFrame索引行列的实现

weixin_39876282的博客

12-09

6984

python版本: 3.6pandas版本: 0.23.4行索引索引行有三种方法，分别是 loc iloc iximport pandas as pdimport numpy as npindex = ["a", "b", "c", "d"]data = np.random.randint(10, size=(4, 3))df = pd.DataFrame(data, index=index)""...

pandas读取csv数据、参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、使用iloc基于行索引位置范围和列索引位置范围筛选dataframe数据（指定起始位置和结束位置)

data+scenario+science+insight

05-25

326

pandas使用read_csv函数读取csv数据、index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合（多层）列索引、使用iloc基于行索引位置范围和列索引位置范围筛选dataframe数据（指定起始位置和结束位置）

数据挖掘-聚类方法

2301_80828873的博客

11-25

1204

聚类，划分式方法，层次式方法，评估方法

人工智能之数据分析 numpy：第十二章数据持久化

咚咚王者的博客

11-23

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NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence）方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法。基础二进制/文本保存（.npy.npz.txt结构化数组（Structured Arrays）与记录数组（Record Arrays）内存映射（Memory Mapping）—— 处理超大文件其他读写方式（如 HDF5、Pickle 等）# 定义结构化 dtype('name', 'U10'), # Unicode 字符串，最长10字符。

商务数据分析与可视化

2303_82176667的博客

11-22

709

本文介绍了商务数据分析与可视化的核心概念和方法。主要内容包括：1) 格式塔视觉原理及其六大原则（相似、临近、连续、闭合、图形背景、连接）；2) 数据分析基础概念，如混淆矩阵评价指标（准确度、精确度、召回率、F1值）、方差与偏差分析；3) Gartner分析价值模型和数据分析流程；4) 关联规则分析中的支持度、置信度、提升度计算方法；5) 回归分析类型及评价指标（判定系数、均方误差）。文章系统梳理了从数据可视化原理到各类分析方法的理论基础和应用要点。

人工智能赋能智慧农业互联网应用：智能种植、农业数据分析与产量优化实践探索》

2501_94162332的博客

11-23

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人工智能在智慧农业互联网中的应用，为农场主、农业企业和科研机构提供高效、智能和数据驱动的解决方案。从智能种植管理、病虫害监测、产量预测到设备调度和数据分析，AI不断提升农业效率、优化资源配置并改善作物产量与质量。未来，随着算法优化、智能农业设备普及和数据标准化，智慧农业互联网应用将实现全流程智能化、精准化和高效化，为农业行业迈向智能化新时代提供坚实技术支撑。

数据分析为什么常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel?

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11-23

397

Jupyter主要是用来做数据科学，其包含数据分析、数据可视化、机器学习、深度学习、机器人等等，任何Python数据科学第三方库都能在Jupyter上得到很好的应用和支持。其实它是集编程、笔记、数据分析、机器学习、可视化、教学演示、交互协作等于一体的超级web应用，而且支持python、R、Julia、Scala等超40种语言。在产品上，Jupyter不仅有简洁的Notebook ，还有工作台式的Lab，甚至线上平台化部署的Hub，对个人、团队、企业都可以完美支持。6、课堂编程相关的内容展示、实验。

爬虫基础之爬取某基金网站+数据分析

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声明: 本案例仅供学习参考使用，任何不法的活动均与本作者无关1.requests 2.re(内置) 3.pandas 4.pyecharts其他均需要 pip install 模块名。

Julia高性能科学计算与数据分析实践分享：多线程优化与大规模矩阵运算经验

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充分利用多线程和分布式计算，提升大规模计算效率矩阵运算优化，避免不必要的内存分配与循环开销类型稳定性和预分配策略保证性能数据可视化与分析库结合，快速生成决策支持图表测试和性能分析保障科学计算结果准确可靠Julia 通过高性能、易用性和丰富生态，为科学计算和数据分析提供了理想解决方案，在金融、科研和工程领域表现出色。

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