请将以下iloc出现的情况，总结成一段话，注意提到iloc的场景和使用方法:

在该文本中，首先在处理股票数据的过程中，因时间戳默认为一向量，可以通过pd.date_range生成pd.DataFrame。其后，在进行数据处理时，可以通过iloc选择数据。比如 data.iloc[:,1] 表示选择第一列数据，而通过增加条件 data.iloc[:10, 1] 可以选择前10个索引所对应的位置的第一列数据。此外，还能通过 data.iloc[[-1]] 选取最后一行数据用于进一步分析。这些方法在数据清洗和预处理阶段非常有用，例如在特征选择或数据切片等情况下。
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在处理股票数据时，使用 `pd.date_range` 生成 `pd.DataFrame` 后，可通过 `iloc` 进行数据选择，例如 `data.iloc[:,1]` 选择第一列数据，`data.iloc[:10, 1]` 选择前10个索引对应的第一列数据，`data.iloc[[-1]]` 选择最后一行数据，这些方法在数据清洗和预处理中非常有用。
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