- Pandas数据分析快速上手500招(微课视频版)
- 罗帅 罗斌编著
- 231字
- 2023-07-17 18:40:55
118 使用iloc筛选并修改多行多列数据
此案例主要演示了在iloc的行索引数字和列索引数字中同时使用切片指定范围,实现在DataFrame中筛选并修改多行多列数据。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中把海泰新光、金盘科技、聚石化学这3种股票的最高价、最低价和最新价分别乘以2,效果分别如图118-1和图118-2所示。

图118-1

图118-2
主要代码如下。

在上面这段代码中,df.iloc[0:3,1:4]*=2表示把df.iloc[0:3,1:4]代表的多行多列数据分别乘以2,即在df中把海泰新光、金盘科技、聚石化学这3种股票的最高价、最低价、和最新价分别乘以2。
此案例的主要源文件是MyCode\H110\H110.ipynb。