Python Pandas Series.iloc用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.iloc屬性啟用純粹基於integer-location的索引，以按給定Series對象上的位置進行選擇。

用法：Series.iloc

範例1：采用Series.iloc屬性以對給定的Series對象執行索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon']) 
  
# Creating the row axis labels 
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4']  
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.iloc屬性以對給定的Series對象執行索引。

# slice the object element in the  
# passed range 
sr.iloc[0:2]

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.iloc屬性返回了一個包含原始Series對象中切片元素的series對象。

範例2：采用Series.iloc屬性以對給定的Series對象執行索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['1/1/2018', '2/1/2018', '3/1/2018', '4/1/2018']) 
  
# Creating the row axis labels 
sr.index = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4'] 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.iloc屬性以對給定的Series對象執行索引。

# slice the object element in the  
# passed range 
sr.iloc[1:3]

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.iloc屬性返回了一個包含原始Series對象中切片元素的series對象。