python 中iloc_iloc索引之间的Python差异

在开始其他任何事情之前，我建议您先阅读Understanding Python's slice notation来了解python的切片表示法是如何工作的。特别是，查看可用的不同切片模式：a[start:end] # items start through end-1

a[start:] # items start through the rest of the array

a[:end] # items from the beginning through end-1

a[:] # a copy of the whole arraya[start:end]返回从索引start(包含索引)到end - 1的子切片>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> lst[2:5]

[3, 4, 5]

a[start:]返回从start到列表结尾的子切片。在>>> lst[5:]

[6, 7, 8, 9, 10]

a[:end]返回从列表的开始到end - 1的子切片。在>>> lst[:5]

[1, 2, 3, 4, 5]

a[:]只返回同一列表的新副本。在>>> lst[:]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

理解了这一点，你就理解了数据帧索引。在

正如我已经提到的，iloc被用来通过数据帧子片的索引来选择数据帧子片，同样的规则也适用。以下是文档：DataFrame.iloc

Purely integer-location based indexing for selection by position.

.iloc[] is primarily integer position based (from 0 to length-1

of the axis), but may also be used with a boolean array.

这是一个有点多，但熊猫cookbook使它变得简单。基本语法是：df.iloc[x, y]

其中x是行索引/切片，y是列索引/切片。如果省略第二个参数，则假定行切片。在您的情况下，您有：history.iloc[:20]，返回前20行。

history.iloc[20:]返回前20行之后的所有。

history.iloc[-20]，它被解释为history.iloc[len(history) - 20]，它是从end开始的第20行(负索引指定从末尾开始的索引)。

考虑一个数据帧：df

0 0

1 1

2 2

3 3

4 4

5 5

6 6

7 7

8 8

9 9

下面是不同的切片模式。在df.iloc[:5]

0 0

1 1

2 2

3 3

4 4df.iloc[5:]

5 5

6 6

7 7

8 8

9 9df.iloc[-5]

A 5

Name: 5, dtype: int64

参考文献

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