请问df.iloc[:,:-1]和df.iloc[:,-1]有什么区别？如果可以的话能举个实例吗？

df.iloc[:,:-1]表示选取所有行和除最后一列外的所有列，
df.iloc[:,-1]表示选取所有行和最后一列。

df.iloc[:,:-1] 和 df.iloc[:,-1] 都是使用 iloc 来根据整数位置选择数据。iloc 是基于整数索引的，它接受两个参数，分别代表行坐标和列坐标。

df.iloc[:,:-1] 选择除最后一列之外的所有行和所有列。第一个参数 : 表示选择所有行，第二个参数 :-1 表示选择除最后一列之外的所有列。

df.iloc[:,-1] 选择最后一列的所有行。第一个参数 : 表示选择所有行，第二个参数 -1 表示选择最后一列。

因此，这两个表达式的区别在于它们选择的列不同。一个选择除最后一列之外的所有列，而另一个仅选择最后一列。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

A B C

0 1 4 7

1 2 5 8

2 3 6 9

print(df.iloc[:,:-1])

A B

0 1 4

1 2 5

2 3 6

print(df.iloc[:,-1])
#0 7
#1 8
#2 9

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• 这篇博客: python df.iloc[]和df.loc[]使用中的 对iloc函数使用 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• print('iloc[row,col]通过行列坐标来取数据：')
  print('取出第0行：')
  print(df.iloc[0])
  # 也可以用print(df.iloc[0,:])
  

  Out：
  iloc[row,col]通过行列坐标来取数据：
  取出第0行：
  A     green
  B         M
  C      10.1
  D    class1
  Name: 0, dtype: object
  

  print('取出第1列(注意：iloc左开右闭)：')
  print(df.iloc[:, 1:2])
  

  Out：
  取出第1列(注意：iloc左开右闭)：
      B
  0   M
  1   L
  2  XL
  

  print('取出第1行和第二行的后两列：')
  # cols = df.shape[1]   # shape[0]表行数，shape[1]表示列数
  print(df.iloc[1:3, cols - 2:cols])
  

  Out：
  取出第1行和第二行的后两列：
        C       D
  1  13.5  class2
  2  15.3  class1
  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  df.iloc[:,:-1]表示选取DataFrame中除最后一列以外的所有列，而df.iloc[:,-1]表示选取DataFrame最后一列的所有行。具体地，df.iloc[:,:-1]的意思是选取df的每一行的所有列，除了最后一列；而df.iloc[:,-1]的意思是选取df的每一行的最后一列。以下是一个简单的实例，以更好地理解它们的用法：

  import pandas as pd
  import numpy as np
  
  # 构造一个包含3列数据的DataFrame
  df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=['A', 'B', 'C'])
  
  # 选取除最后一列以外的所有列
  df_new1 = df.iloc[:,:-1]
  print(df_new1)
  
  # 选取最后一列的所有行
  df_new2 = df.iloc[:,-1]
  print(df_new2)
  

  以上代码中，首先用np.random.rand()生成一个包含5行3列数据的DataFrame，然后用df.iloc[:,:-1]选取除最后一列以外的所有列，用df.iloc[:,-1]选取最后一列的所有行，最后分别打印输出它们的结果。运行代码可以得到以下输出结果：

            A         B
  0  0.501277  0.016118
  1  0.859429  0.951998
  2  0.750899  0.815003
  3  0.968870  0.073981
  4  0.888211  0.488596
  
  0    0.606721
  1    0.990132
  2    0.548773
  3    0.125109
  4    0.074763
  Name: C, dtype: float64
  

  因此，以上代码中df_new1表示选取了df的除最后一列以外的所有列，即'A'和'B'两列，df_new2表示选取了df的最后一列的所有行，即'C'列的所有行。