Pandas loc vs iloc : quelle est la différence ?
Lorsqu’il s’agit de sélectionner des lignes et des colonnes d’un DataFrame pandas, loc et iloc sont deux fonctions couramment utilisées.
Voici la subtile différence entre les deux fonctions :
- loc sélectionne les lignes et les colonnes avec des étiquettes spécifiques
- iloc sélectionne les lignes et les colonnes à des positions entières spécifiques
Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque fonction dans la pratique.
Exemple 1 : Comment utiliser loc dans Pandas
Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], 'points': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], 'assists': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']) #view DataFrame df team points assists A A 5 11 B A 7 8 C A 7 10 D A 9 6 E B 12 6 F B 9 5 G B 9 9 H B 4 12
Nous pouvons utiliser loc pour sélectionner des lignes spécifiques du DataFrame en fonction de leurs étiquettes d’index :
#select rows with index labels 'E' and 'F'
df.loc[['E', 'F']]
team points assists
E B 12 6
F B 9 5
Nous pouvons utiliser loc pour sélectionner des lignes et des colonnes spécifiques du DataFrame en fonction de leurs étiquettes :
#select 'E' and 'F' rows and 'team' and 'assists' columns
df.loc[['E', 'F'], ['team', 'assists']]
team assists
E B 12
F B 9
Nous pouvons utiliser loc avec l’argument : pour sélectionner des plages de lignes et de colonnes en fonction de leurs étiquettes :
#select 'E' and 'F' rows and 'team' and 'assists' columns
df.loc['E': , :'assists']
team points assists
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12
Exemple 2 : Comment utiliser iloc dans Pandas
Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], 'points': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], 'assists': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']) #view DataFrame df team points assists A A 5 11 B A 7 8 C A 7 10 D A 9 6 E B 12 6 F B 9 5 G B 9 9 H B 4 12
Nous pouvons utiliser iloc pour sélectionner des lignes spécifiques du DataFrame en fonction de leur position entière :
#select rows in index positions 4 through 6 (not including 6)
df.iloc[4:6]
team points assists
E B 12 6
F B 9 5
Nous pouvons utiliser iloc pour sélectionner des lignes et des colonnes spécifiques du DataFrame en fonction de leurs positions d’index :
#select rows in range 4 through 6 and columns in range 0 through 2
df.iloc[4:6, 0:2]
team assists
E B 12
F B 9
Nous pouvons utiliser loc avec l’argument : pour sélectionner des plages de lignes et de colonnes en fonction de leurs étiquettes :
#select rows from 4 through end of rows and columns up to third column
df.iloc[4: , :3]
team points assists
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :
Comment sélectionner des lignes selon plusieurs conditions à l’aide de Pandas Loc
Comment sélectionner des lignes en fonction des valeurs de colonne dans Pandas
Comment sélectionner des lignes par index dans Pandas