pandas的iloc的神奇之处

在pandas中,使用dataframe的iloc方法可以更直接地按位置操作数据。对比于通过条件筛选可能产生的误解,iloc允许输入整数、列表、切片或布尔数组。但要注意,布尔数组可能导致行数不一致的问题,从而在编辑时引发错误。使用iloc能避免这种问题,确保对原始dataframe的正确操作。

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pandas中的dataframe用起来不像R里面的那样方便,比如说,对于如下一个dataframe:

>>> df=pd.DataFrame({
  
  'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8]})
>>> df

   a  b
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

我想把所有a列中值大于2的行的b列的值+1,也就是变成这样:

   a  b
0  1  5
1  2  
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