# O que é a propriedade Pandas iloc\[\] em Python?

A propriedade `iloc[]` no [Python Pandas](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-pandas/) é usada para selecionar os dados de um DataFrame **a partir de índices**. Esse recurso permite visualizar linhas e colunas específicas do DataFrame.

## Qual é a sintaxe da propriedade Pandas `iloc[]`?

A propriedade Pandas `iloc[]` usa números inteiros para especificar **quais elementos do DataFrame devem ser selecionados**. A sintaxe de Pandas `DataFrame.iloc()` é esta:

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

Você pode passar à propriedade Pandas `iloc[]` **um único número inteiro, uma [lista em Python](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/listas-em-python/ "Como usar uma lista em Python") de números inteiros, o método *slice* ou uma [tupla em Python](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-tuples/ "Tuplas em Python") com índices de linhas e colunas**.

## Como usar a propriedade Pandas `DataFrame.iloc[]`

O comportamento da propriedade Pandas `iloc[]` muda de acordo com o valor que é passado a ela. Apresentamos diferentes exemplos a seguir que ilustram seus diversos comportamentos.

### Selecionar uma linha

Primeiro, vamos criar um DataFrame contendo nomes de pessoas, suas idades e as cidades nas quais elas moram:

```python
import pandas as pd
# Exemplo de DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Carlos', 'Daniela', 'Caio'],
    'Idade': [28, 24, 22, 32],
    'Cidade': ['Salvador', 'Rio de Janeiro', 'Belo Horizonte', 'Curitiba']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

O DataFrame ficará assim:

```none
Nome  Idade        	Cidade
0   Alice   28    		Salvador
1   Carlos   24  		Rio de Janeiro
2   Daniela  22    	Belo Horizonte
3   Caio      32     	Curitiba
```

Usando a propriedade Pandas `iloc[]`, você consegue selecionar qualquer linha ao passar seu respectivo índice:

```python
# Selecionar a primeira linha (índice 0)
result = df.iloc[0]
print(result)
```

Neste exemplo, selecionamos a primeira linha (índice 0). O resultado apresentará as informações de Alice:

```none
Nome       Alice
Idade           28
Cidade     Salvador
Nome: 0, dtype: object
```

### Selecionar uma linha e uma coluna

Se você deseja especificar o índice de uma linha e de uma coluna, passe os respectivos valores à propriedade Pandas `iloc[]` separados por uma vírgula:

```python
# Selecionar a primeira linha e a segunda coluna
result = df.iloc[0, 1]
print(result)
```

Usando o código acima, a propriedade Pandas `iloc[]` selecionará a primeira linha (índice 0) e a segunda coluna (índice 1). O resultado informado será a idade de Alice (28).

### Selecionar múltiplas linhas e colunas com o método slice

Também é possível selecionar múltiplas linhas e colunas simultaneamente usando o método *slice* do Python. Lembre-se de que o índice inserido após o símbolo de dois pontos não será incluído na seleção.

```python
# Selecionar as duas primeiras linhas e as duas primeiras colunas
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)
```

Este será o resultado gerado pelo código acima:

```none
Nome  Idade
0  Alice      28
1  Carlos    24
```

Nesse caso, selecionamos as duas primeiras linhas (`0:2`) e as duas primeiras colunas. O DataFrame resultante inclui apenas os dados das linhas 0 e 1 e das colunas 0 e 1.

### Selecionar múltiplas linhas e colunas com listas

Você também pode usar listas em Python para selecionar múltiplas linhas e colunas. A vantagem da utilização de listas é a possibilidade de selecionar partes do DataFrame que não são sequenciais:

```python
# Selecionar a primeira e a terceira linhas e a segunda e a terceira colunas
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)
```

Nesse caso, selecionamos a primeira e a terceira linhas (`[0, 2]`) e a segunda e a terceira colunas (`[1, 2]`), o que produzirá o seguinte resultado:

```none
Idade      Cidade
0     28        Salvador
2     22     Belo Horizonte
```


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-pandas-dataframe-iloc/](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-pandas-dataframe-iloc/) for AI/LLM consumption.