使用 iloc 基于行索引位置范围筛选 DataFrame 数据行

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布

美丽风景-c

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文章标签： pandas 数据挖掘人工智能 Python

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本文介绍了如何在 Python 的 Pandas 中使用 iloc 方法筛选 DataFrame 的行。通过指定行索引的开始和结束位置，可以选取连续或不连续的数据行。示例代码演示了选择特定行索引范围的操作，帮助理解 iloc 在数据处理中的应用。

使用 iloc 基于行索引位置范围筛选 DataFrame 数据行

在 Python 的 Pandas 库中，DataFrame 是一个非常强大的数据结构，它可以用于处理和分析结构化的数据。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。在这篇文章中，我将向您展示如何使用 iloc 方法来实现这个目标。

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 = {
   
   'Name': ['Alice', 'Bob',

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pandas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、使用iloc基于行索引位置范围筛选dataframe数据行（指定起始位置和结束位置）

data+scenario+science+insight

02-11

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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筛选dataframe数据行（指定起始位置和结束位置）

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）。

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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

持续更新

09-04

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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。方法，我们可以轻松地根据行索引位置范围和列索引位置范围来筛选DataFrame中的数据。如果我们想要选择连续的行或列的数据，我们可以直接指定起始索引位置和结束索引位置。如果我们想要选择不连续的行或列的数据，可以使用列表来指定需要选择的索引位置。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。表示选择所有的行或列，数字2表示索引位置的范围是从0到2，不包括2。来选择前两行和前两列的数据。

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

166

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读取csv数据、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基于行索引位置列表筛选dataframe数据中指定位置的多个数据行

data+scenario+science+insight

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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基于行索引位置列表筛选dataframe数据中指定位置的多个数据行

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

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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。

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

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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）

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

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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。

企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？

tipdm0301的博客

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数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。

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12-02

649

在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。

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minhuan的专栏

12-03

719

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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

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本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

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研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。

AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法

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本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA

概率单位回归（Probit Regression）详解

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概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。

智镜随行：基于Rokid CXR-M SDK的智能眼镜无障碍辅助系统开发实践

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摘要：本文介绍了基于Rokid CXR-M SDK开发的视障辅助系统「智镜随行」，通过AR眼镜与手机的协同实现无障碍辅助功能。系统利用眼镜端采集第一视角图像与语音，手机端调用多模态AI模型（OCR、目标检测、大语言模型）进行环境理解，并将结构化信息通过TTS实时反馈给用户。采用三层架构设计，结合蓝牙/Wi-Fi双通道通信，实现低延迟交互。开发中严格遵循SDK接口规范，完成设备连接、图像处理、语音交互等核心功能模块，为视障人士提供实时环境感知与导航辅助，展示了Rokid生态在普惠科技领域的应用潜力。