iloc索引

先建立好如下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'],
          ['虚竹', '男', 93, '天上六阳掌', '主角'],
          ['段誉', '男', 92, '六脉神剑', '主角'],
          ['王语嫣', '女', 95,'熟知武诀', '主角'],
          ['包不同', '男', 65, '胡搅蛮缠', '配角'],
          ['康敏', '女', 40, '惑夫妒人', '配角']],
          index=list('abcdef'.upper()),
          columns=['name', 'gender', 'score', 'skill', 'class'])
df

结果如下：

我们现在要索引“王语嫣”，使用iloc应该如何？
数一下，发现其坐标是(3,0)。

df.iloc[3,0]

结果如下：

那么series数据结构如何使用iloc索引呢？

#列索引直接得到series
dfn=df["name"]
print(type(dfn))
dfn

series使用iloc要注意的是，由于只有一列，所以iloc的行标照常写，列标由于一定是0，不用写了，写了将报错！

dfn.iloc[3]

最后提醒一下，iloc的行标和列标是严格顺序数下来的，和你的.index没有关系，即使上面数据的.index由原来的[A,B,C,D,E,F]换成[5,4,3,2,1,0]，dfn.iloc[0]是输出“乔峰”，而不是“康敏”。

修改索引

1.dataframe.index赋值进行整体修改。

index=[i for i in range(df.shape[0])]
df.index=index
df

注意到，单个修改将报错。

print(df.index)
df.index[3]=10

2.使用rename实现单个修改。

df.rename(index={3:10})

注意：上面没有实现真正的修改，真正修改可以：

df.rename(index={3:10},inplace=True)
#或者
df=df.rename(index={3:10})

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修改columns索引的内容和index类似。

df.columns