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）

最新推荐文章于 2025-11-24 18:39:46 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 18:39:46 发布
阅读量164 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pandas 数据挖掘 数据分析 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/133066028
本文介绍了如何利用 Python pandas 库的 iloc 方法，基于行和列的索引位置筛选 DataFrame 数据。通过示例展示了如何指定起始和结束位置选择子集，以及使用单个索引位置或列表进行筛选。

在 Python 中，pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了许多灵活的方法来操作和筛选 DataFrame 数据。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。

接下来，我们将详细介绍如何使用 iloc 方法来筛选 DataFrame 数据。

首先，我们需要导入 pandas 库，并创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
   
   'A': [1, 2, 3
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 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）
dataframe iloc_Python DataFrame 中选取数据及数据赋值方法（ iloc 与loc的区别)
weixin_39954908的博客
11-20 4411
Python 的DataFrame 中，有几种数值定位/取值方式1. df.at()2. df.iloc[]3. df.loc[]记忆点如下：应用：用于选取数据 ： df2=df.loc[参数1，参数2]用于赋值 ：df.loc[参数1，参数2]=1如下一一进行参数解读及示例 1. df.at(索引，列名)该函数只能取某一个元素的值该函数采取，行索引加列名的方式进行定位 例子：df.at(‘...
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。
dataframe iloc_如何使用iloc和loc 对Pandas Dataframe进行索引和切片
weixin_39641463的博客
11-23 716
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Python中进行...
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
09-04 118
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。
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
05-25 327
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
02-11 222
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）。
python数据分析（2） DataFrame中iloc与loc的作用与区别，取自kaggle竞赛
qq_44262514的博客
05-09 2632
iloc在概念上比loc简单，因为它忽略数据集的索引。当我们使用iloc时，我们将数据集视为一个大矩阵(列表的列表)，我们必须按位置对其进行索引。相反，Loc使用索引中的信息来完成它的工作。因为数据集通常有有意义的索引，所以使用loc通常更容易。 # 用iloc观察某一行 X.iloc[0] # 用iloc观察某一列，与matlab操作相似 X.iloc[:, 0] # iloc切片操作 # 第一列前三行 X.iloc[:3, 0] # 第一列012这三行 X.iloc[[0, 1, 2], 0]
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。
pandas使用iloc函数基于行列索引获取dataframe指定行和指定列交叉格子的数据内容、loc函数基于行索引和列名称获取dataframe指定行和指定列交叉格子的数据内容
data+scenario+science+insight
03-16 530
pandas使用iloc函数基于行列索引获取dataframe指定行和指定列交叉格子的数据内容、loc函数基于行索引和列名称获取dataframe指定行和指定列交叉格子的数据内容
DataFrame.loc和DataFrame.iloc
m0_68131322的博客
03-23 3256
6.loc使用范围比iloc更广更实用，loc可以使用切片、名称 (index,columns)、也可以切片和名称混合使用；2.如果选取的是第几行，第几列时，用逗号且加中括号，比如说loc[[1,3],['name','age']]，表示选取第2行和第3行以及‘name’列和‘age’列。1.如果选取的是范围的话，用冒号且不加中括号，比如说iloc[0:3,0:3]，表示选取1-3行和1-3列。3.使用loc时，如果规定选取列的范围，必须使用列索引名称，而且，列索引名称之间必须用逗号隔开。
DataFrame之iloc与loc的一些容易被忽略的区别
On_theway10的博客
02-13 6331
示例数据df1: A B C D E 0 0.299199 0.076892 1.378794 -1.607846 -0.763427 1 -0.061252 1.336151 -1.788529 -0.370140 -1.486368 2 0.665735 -0.233112 -0.485747 -1...
dataframe区域/单元格选取数据（iloc/loc/ix）
Vulpes corsac
12-04 5571
区域选取 区域选取可以从多个维度（行和列）对数据进行筛选，可以通过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。 采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。 df.loc[]，df.iloc[...
【数据挖掘】基于深度学习的生产车间智能管控研究
汉斯出版社旗下编辑，定期更新计算机前沿论文
11-24 1063
摘要：本研究针对生产车间安全管理需求，提出基于YOLOv8算法的智能管控系统。通过构建2000张人员检测和2000个跌倒样本的专用数据集，优化网络结构设计，采用多尺度特征融合策略，实现了人员密度监测和跌倒行为识别。实验表明模型精度稳定，系统具备实时检测预警功能，为车间安全管理提供了有效解决方案。研究获江西省教育厅科技项目支持（GJJ210817），具有实际应用价值。
AI大模型支持下的：CMIP6数据分析与可视化、降尺度技术与气候变化的区域影响、极端气候分析
2403_89634305的博客
11-24 934
AI大模型支持下的：CMIP6数据分析与可视化、降尺度技术与气候变化的区域影响、极端气候分析
人工智能之数据分析 numpy：第九章 数组运算（二）
最新发布
咚咚王者的博客
11-24 356
NumPy 提供了丰富的​数学与统计函数​，覆盖三角、指数对数、舍入、向量运算、概率统计等多个领域。这些函数都是​通用函数（ufunc）​，支持​向量化操作​，可直接作用于整个数组，无需循环。本文紧接上一章系统梳理 NumPy 中常用的数学与统计函数。类别常用函数三角sincostanarcsindeg2rad指数对数exploglog10log1p舍入roundfloorceiltrunc向量dotnormcrossouter统计meanstdmedianpercentileunique。
AI驱动报告生成工具如何重塑企业数据分析效率与成本结构
EAlReport的博客
11-24 914
AI驱动的报告生成工具正在引发企业数据分析的范式转移——从"事后总结"转向"实时洞察"，从"人工分析"转向"智能决策"。某零售企业CIO的感悟颇具代表性："我们最初引入AI报表是为了节省财务部门的工作量，没想到它彻底改变了我们的决策模式——区域经理用手机查看实时销售数据，自动得到补货建议；CEO通过管理驾驶舱监控关键指标，异常情况主动预警。"这种转变不仅提升了运营效率，更重塑了企业的竞争力基础。对于技术决策者，选型的本质是选择企业的数据战略。
pandas dataframe列索引和行索引都从哪里开始计数
05-31
需要注意的是，虽然 Pandas 的索引从 0 开始计数，但是在一些操作中，比如 iloc 和 loc 方法中，索引的范围是包含起始位置和终止位置的，而不是像 Python 中的切片一样，不包含终止位置。因此，如果你想选择前 3 行...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值