python3 def函数,python def 返回值

　　关于pandas.dataframe.loc和pandas.dataframe.iloc用法的官方解释见官网。

　　Df.loc和df.iloc函数使用的df，由pandas.read_csv()函数读取。

　　1.DataFrame.loc通过标签或布尔数组访问一组行和列。loc[]主要基于标签，但也可以用于布尔数组。

　　主要通过字符串作为标签获取，有时也可以通过布尔获取。

　　Df.loc主要依靠行和列的索引字符串名称来获取指定行和列位置的值。还可以在loc[]的括号中添加条件，比如df.loc [df [shield] 6]。

　　如表：

　　表头有列名，但没有行名。

　　如果要输出第1行的值(从第0行开始)，则列“409”中的值为0.000842。

　　根据行和列名，提取值import panda为pdfn= f: \ \ leaf data \ \ wt吴彤\ \ leaf changes with angle \ \ wt1 _ merged . CSV df=PD . read _ CSV(fn)print(df . loc[1， 409]) 0.0000。

　　iloc[]不存在这个问题，见上图。

　　选择部分线条导入熊猫为pdfn= f: \ \叶子数据\ \ wt梧桐\ \叶子随角度变化\ \ wt1 _ merged . CSV df=PD . read _ CSV(fn)print(df . loc[[1，2]]) # [1，1 2入射角距离409.882 898 9141 10 546.478454 0.000842 .0.0 0.00611 0.005652 20 547.647645 0.00803 .0.0 0.000462 0.000389 [2行x 34列] print(df.loc[[1，3]])入射角距离409.882 898 9141 10 546.478454 0.00842 .0.0 0.00611 0.005653 30 545.8828 0.00799 .0.0 0.00705 0 0.000537 [2

　　2.DataFrame.iloc按整数位置访问行和列组。

　　完全基于整数位置的索引，用于按位置选择。iloc[]主要基于整数位置(从0到轴的长度-1)，但也可以用于布尔数组。

　　它通过行号获得。如果获得了指定行号处的值，但表中没有行名，或者只有列名而没有行名(大多数情况下)，则建议使用iloc。

　　根据行号和列号提取值import panda为PDFN= F:\ \ Leaf Data \ \ WT Indus \ \ Leaf changes with angle \ \ WT1 _ merged . CSV df=PD . read _ CSV(fn)print(df . iloc[1，2])直接指定行号和列号，方便快捷。

　　0.0008421012126865671提取某些行的第一行，所有列

　　print(df.iloc[1，])入射角为10.00000距离；20000.0000000000005

　　print(df.iloc[1，4:6])442 0.000974458 0.000000 name:1，dtype: float64

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