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）

最新推荐文章于 2024-08-20 15:07:58 发布

我的小星星

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本篇博客介绍如何在Python的Pandas中利用iloc方法根据行索引位置筛选DataFrame数据行。通过示例展示了选择单个和多个行索引，以及使用切片操作选择连续数据行的方法。

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）

在Python中，Pandas是一个强大的数据分析库，提供了许多用于处理和操作数据的功能。DataFrame是Pandas最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或数据库表格，可以存储和处理二维数据。

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。Pandas提供了iloc方法，可以基于行索引位置进行数据筛选。本文将详细介绍如何使用iloc方法来选择指定位置的多个数据行。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame来演示筛选操作：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   
   'Name': ['Alice'

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使用 Pandas 的 drop 函数删除 DataFrame 中指定索引位置的数据行

与其临渊羡鱼,不如退而结网

04-27

1038

比如，我们可以通过指定 columns 参数来删除指定的列，或者通过条件过滤方法 loc 和 iloc 来删除符合特定条件的数据行。上面的代码中，我们首先创建了一个示例 DataFrame，然后通过 drop 函数删除了第 1 行数据。总之，使用 Pandas 的 drop 函数删除 DataFrame 中指定索引位置的数据行是一个非常常用的数据处理操作，非常值得掌握。drop 函数有很多参数，其中最重要的是 index 参数，它用于指定要删除的行的索引位置。

在R语言中，在DataFrame的特定索引位置添加数据行是一项常见的操作

TechBurst的博客

08-21

626

默认情况下，R语言的DataFrame将新的数据行追加到DataFrame的末尾。通过运行上述代码，我们可以在DataFrame的特定索引位置（这里是索引位置2）成功地添加了一个新的数据行。最终的DataFrame将打印出来，你可以看到新的数据行已经插入到了指定的索引位置。创建一个新的数据行，或者选择一个已有的数据行作为要插入的数据行。函数将原始DataFrame的剩余部分与合并的数据行合并，以形成最终的DataFrame。函数和合适的索引操作，我们可以轻松地在DataFrame中插入新的数据行。

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使用iloc方法对DataFrame进行数据筛选（指定起始位置和结束位置）

uote_e的博客

08-13

293

其中，iloc方法是一种常用的方式，可以根据行索引位置和列索引位置范围，对DataFrame进行数据筛选。本文将介绍如何使用iloc方法对DataFrame进行数据筛选，实现按照指定起始位置和结束位置获取数据。第一个参数表示行索引位置范围，这里为0:3，表示第1行至第3行（不包括第3行）；第二个参数表示列索引位置范围，这里为1:3，表示第2列至第3列（不包括第3列）。通过构造示例DataFrame，并使用iloc方法获取特定位置的数据，帮助读者更好地理解该方法的使用。

使用iloc方法在Python中按行索引位置筛选DataFrame的指定单个数据行

CyberNova的博客

08-09

403

当我们需要从DataFrame中获取特定的数据行时，可以使用pandas提供的iloc方法。总之，iloc方法是一个非常方便的方法，它可以帮助我们从DataFrame中快速地获取特定的数据行。无论是获取单个数据行还是连续的多个数据行，都可以使用iloc方法来完成。除此之外，我们也可以使用iloc方法获取多个连续的行。在本文中，我们将介绍如何使用iloc方法按行索引位置筛选DataFrame的指定单个数据行。我们可以看到，我们成功地获取了DataFrame中索引位置为2的数据行。

利用pandas对dataframe数据进行检索——loc()和iloc()

weixin_44927047的博客

05-18

1290

首先，读取某个excel表 import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame import os path = r'C:\Users\22698\Desktop\rjj.xlsx' data=pd.read_excel(path) #此时所导入的数据类型是dataframe类型一、使用步骤 1.loc() loc()通过索引中的具体值来进行取数据代码如下（示例）： data.loc[:,['IP','label'

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。

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

161

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 筛选 DataFrame 数据行（指定起始位置和结束位置）

学习使你进步。

05-31

306

在 pandas 中，iloc 是一种用于按位置选择 DataFrame 行的方法。下面我们来了解如何使用 iloc 根据行索引位置范围筛选 DataFrame 数据行。假设我们想要选取第二行到第四行的数据，我们可以使用 iloc 方法，并传递一个切片对象作为参数。以上就是使用 iloc 筛选 DataFrame 数据行的方法，希望对你有所帮助！我们还可以在 iloc 中使用单个位置（如整数、列表和数组），以便选取特定的行。使用 iloc 筛选 DataFrame 数据行（指定起始位置和结束位置）

pandas DataFrame 数据筛选(2)

flysh05的专栏

08-05

796

行索引前后都不填写，：（一个冒号），取所有行数据。后面所以只有列索引A，所以提取A列数据。输出一个4行，4列的示例数据，行索引为index列表，列索为 columns。导入numpy库，创建DataFrame 数据来做演示。在列表中指定行，列。如a ,c 行，A，B列数据。A列包含0 且 C列包含2 的数据行。所有行数据，取第1列和第4列数据。**4. 提取取多列数据。A 列包含数据0 的行。...

如何从 Pandas DataFrame 中选择多行和多列？

dataschool的博客

08-20

788

Pandas 数据框选择方法：Locke、iLocke 和 iX 的区别这段文字介绍了 Pandas 库中三种用于选择数据框行和列的方法：Locke、iLocke 和 iX。 Locke 是一种基于标签进行筛选的方法，通过方括号 [] 来指定想要选择的行和列。行标签指的是数据框的索引，列标签指的是列名。 Locke 的格式为 ufo.loc[要选择的行, 要选择的列]。使用 : 代表选择所...

Python数据分析实战四：条件筛选与自定义函数

fenghy0601的博客

09-15

492

Lambda表达式是Python中定义匿名函数的一种方法。所谓匿名函数，即没有名字的函数，使用lambda关键字定义，可以在需要函数对象的任何位置使用。Lambda函数常用于函数引用传递参数等情况下，可用于一行代码实现一些简单的功能。>>> f(5)25Lambda表达式可以让代码变得很简洁，对于一些简单逻辑，提高代码的可读性，但对于复杂逻辑，很难在一个表达式中进行拆解，这种情况下则不建议使用lambda表达式。

pandas.DataFrame.iloc函数总结

weixin_45669016的博客

06-23

5063

property DataFrame.iloc：基于整数的用于选定所需数据的函数。函数输入：运行结果：总结：单独输入一个整数时，返回的是行索引对应的一个Series 结果：结果：总结：输入一个list,返回list元素对应的行。此时返回的数据类型为一个数据框。结果：总结：切片的本质和list差不多，返回切片对应的行。此时返回的数据类型也为一个数据框。结果：总结：true则返回对应的行，False则不返回。结果：总结：返回索引为偶数的行，此时调用函数返回类型相当于切片。上述检索

使用iloc，loc和ix在Pandas DataFrames中选择行和列

Patience

07-08

2320

使用iloc，loc和ix在Pandas DataFrames中选择行和列 78评论 /博客，数据科学，pandas，python，教程 / shanelynn Pandas数据选择有多种方法可以从Pandas DataFrames中选择和索引行和列。我发现在线教程侧重于行和列选择的高级选择，这对我的要求有点复杂。选择选项在Pandas中实现选择和索引活动有三个主要选项，这可能...

Pandas中loc,iloc函数的用法

缘源园

02-18

2122

用loc,iloc,直接取值三种方法;对DataFrame,Series，行和列进行操作 import pandas as pd #读取college数据集 college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM') iloc通过行标签取数索引值的下标 # 选取第61行 pd.options.display.max_rows = 6 college.iloc[60] ''' CITY Anchor.

python 选取多列_Pandas之容易让人混淆的行选择和列选择

weixin_39938165的博客

12-06

1027

在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下讨论和归纳importpandas as pdfandango= pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')原始的数据如下(截取了一部分)行选择Pandas进行行选择一般有三种方法：连续多行的选择用类似于python的列表切片按照指定的索引选择一行或多行，使用loc[]方法按照指定的位置选...

pandas的dataframe行列索引方法与查询

最新发布

11-18

<think> 我们已知用户想要删除DataFrame中指定索引行。根据引用[4]和引用[5]，我们可以使用drop方法，并且可以通过索引标签来删除行。引用[4]中提到了使用~df.id.isin(droplist)来删除特定id的行，但这里是通过列的条件筛选。而用户要求的是按索引删除。引用[5]明确指出可以使用drop方法按索引删除行，并且注意inplace参数。因此，方法如下： 1. 使用drop方法，传入要删除的索引标签（可以是单个或多个，多个以列表形式传入），并指定axis=0（表示行，默认是0，可省略）。 2. 如果要修改原DataFrame，设置inplace=True；否则，会返回一个新的DataFrame。另外，根据引用[4]，还可以使用loc结合索引的条件来选取保留的行，但drop方法更直接。下面给出两种方法：方法一：使用drop方法方法二：使用布尔索引（通过判断索引是否在要删除的列表中，然后取反）但是用户明确要求删除指定索引行，所以主要介绍drop方法。注意：索引可能是字符串、整数等，需要与DataFrame的索引类型一致。步骤：假设我们有一个DataFrame，名为df，索引为['a','b','c']，现在要删除索引为'a'和'c'的行。方法一： new_df = df.drop(['a','c']) # 默认axis=0，返回新DataFrame 或者直接修改原DataFrame：df.drop(['a','c'], inplace=True) 方法二（使用布尔索引）：我们可以创建一个条件，即索引不在要删除的列表中： new_df = df[~df.index.isin(['a','c'])] 但方法二需要索引是唯一的，且适用于索引是列表中的值的情况。根据引用[5]的说明，drop方法也可以删除列，但这里我们只关注行。下面通过一个例子来说明：创建DataFrame（来自引用[1]）： df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], columns=['A', 'B', 'C'], index=['a','b','c']) 删除索引为'a'和'c'的行：方法一代码： df_dropped = df.drop(['a','c']) 方法二代码： df_dropped = df[~df.index.isin(['a','c'])] 两种方法结果相同，但drop方法更直接，且效率可能更高。另外，如果索引是整数位置，我们也可以使用iloc，但用户是指定索引标签，所以这里不讨论位置索引。注意：如果索引是整数，并且我们想通过整数标签删除，那么直接使用drop即可。但是要注意区分标签索引和位置索引。因此，推荐使用drop方法。最后，我们生成相关问题。 </think> 在Python中使用Pandas库操作DataFrame时，删除指定索引行的常用方法如下（基于索引标签操作）： ### 方法1: `drop()` 函数（推荐） ```python import pandas as pd # 创建示例DataFrame df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], columns=['A', 'B', 'C'], index=['a','b','c']) # 删除单个索引行（返回新对象） new_df = df.drop('a') # 删除索引为'a'的行 # 删除多个索引行（直接修改原对象） df.drop(['b','c'], inplace=True) # 删除索引为'b'和'c'的行 ``` ### 方法2: 布尔索引 + `isin()` ```python # 保留不在删除列表中的索引行 keep_index = ['a','c'] # 要保留的索引 filtered_df = df[df.index.isin(keep_index)] # 或反向操作（删除指定索引） drop_index = ['b'] filtered_df = df[~df.index.isin(drop_index)] # ~表示取反 ``` ### 方法3: `query()` 条件查询 ```python # 删除特定索引行（适用于复杂条件） filtered_df = df.query("index not in ['a','b']") # 保留索引不是a/b的行 ``` ### 关键参数说明 - `inplace=True`：直接修改原DataFrame（无返回值） - `axis=0`：默认沿行轴操作（可省略） - 多索引删除：传入列表格式 `['index1','index2']` > **注意事项** > 1. 索引操作区分字符串/数字类型，需与实际索引一致[^1] > 2. 使用`inplace=True`会直接修改原数据，建议操作前备份[^5] > 3. 若索引重复，`drop()`会删除所有匹配行[^4]