# Kas yra Python pandas savybė iloc\[\]?

Python pandas DataFrame savybė `iloc[]` naudojama duomenims pandas DataFrame pasirinkti **naudojant indeksus**. Tai leidžia peržiūrėti konkrečias DataFrame eilutes ir stulpelius.

## Kokia yra pandas `iloc[]` sintaksė?

Pandas `iloc[]` naudoja sveikąsias skaičių, kad nurodytų, **kurie elementai iš DataFrame turėtų būti atrinkti**. Bendroji pandas `DataFrame.iloc()` sintaksė yra tokia:

```python
DataFrame.iloc[selection]
```

Pandas `iloc[]` galite perduoti **vieną sveiką skaičių, Python sveikų skaičių sąrašą, fragmentą arba Python tuplą su eilučių ir stulpelių indeksais**.

## Kaip naudoti pandas `DataFrame.iloc[]`

Pandas `iloc[]` elgesys keičiasi priklausomai nuo vertės, kurią perduodate savybei. Toliau pateikiame keletą pavyzdžių, kurie padės tai iliustruoti.

### Eilutės pasirinkimas

Pirmiausia, mes sukursime duomenų rėmelį su įvairiais žmonėmis, jų amžiumi ir miestais, kuriuose jie gyvena:

```python
import pandas as pd
# Example of how to create a DataFrame
data = {'Name': ['Alicia', 'Carlos', 'Dara', 'Craig'],
    'Age': [28, 24, 22, 32],
    'City': ['Nottingham', 'London', 'Cardiff', 'Hull']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Gautas duomenų rėmelis atrodo taip:

```none
Name  Age        City
0   Alicia   28		Nottingham
1   Carlos   24		London
2     Dara   22		Cardiff
3    Craig   32		Hull
```

Naudodami `iloc[]`, dabar galite pasirinkti bet kurią eilutę, perduodami atitinkamą eilutės indeksą:

```python
# Selecting the first row (index 0)
result = df.iloc[0]
print(result)
```

Šiame pavyzdyje pasirinkta pirmoji eilutė (indeksas 0). Rezultatas yra Alicia duomenys:

```none
Name       Alicia
Age            28
City     Nottingham
Name: 0, dtype: object
```

### Eilutės ir stulpelio pasirinkimas

Jei norite nurodyti tiek eilutės, tiek stulpelio indeksą, tiesiog perduokite šias reikšmes į `iloc[]`, tarp jų įterpdami kablelį:

```python
# Select the first row and second column
result = df.iloc[0, 1]
print(result)
```

Naudojant aukščiau pateiktą kodą, pandas `iloc[]` atrenka pirmą eilutę (indeksas 0) ir antrą stulpelį (indeksas 1). Rezultatas yra Alicijos amžius: 28 metai.

### Kelių eilučių ir stulpelių pasirinkimas naudojant segmentus

Taip pat galite vienu metu pasirinkti kelis eilučių ir stulpelių rinkinius naudodami Python segmentus. Atminkite, kad indeksas po dvitaškio nėra įtrauktas į pasirinkimą.

```python
# Select the first two rows and first two columns
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)
```

Pirmiau pateikto kodo rezultatas yra toks:

```none
Name  Age
0  Alicia   28
1  Carlos   24
```

Čia pasirenkamos pirmosios dvi eilutės (`0:2`) ir pirmosios dvi stulpeliai (`0:2`). Galutinis duomenų rėmelis apima tik 0 ir 1 eilutėse bei 0 ir 1 stulpeliuose esančius duomenis.

### Kelių eilučių ir stulpelių pasirinkimas su sąrašais

Python sąrašus taip pat galite naudoti norėdami pasirinkti kelis eilučių ir stulpelių. Sąrašų privalumas yra tas, kad galite pasirinkti DataFrame dalis, kurios nėra tiesiogiai viena šalia kitos:

```python
# Select the first and third rows and the second and third columns
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)
```

Čia pasirenkamos pirmoji ir trečioji eilutės (`[0, 2]`) bei antroji ir trečioji stulpeliai (`[1, 2]`), todėl gaunamas toks rezultatas:

```none
Age        City
0     28    Nottingham
2     22     Cardiff
```


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/lt-lt/digitalguide/interneto-svetaines/interneto-svetainiu-kurimas/python-pandas-dataframe-iloc/](https://www.ionos.com/lt-lt/digitalguide/interneto-svetaines/interneto-svetainiu-kurimas/python-pandas-dataframe-iloc/) for AI/LLM consumption.