الباندا مقابل لوك: ما هو الفرق؟

عندما يتعلق الأمر بتحديد الصفوف والأعمدة في DataFrame الباندا، فإن .loc و .at هما وظيفتان شائعتان الاستخدام.

هنا هو الفرق الدقيق بين الوظيفتين:

• يمكن أن يأخذ .loc عدة صفوف وأعمدة كوسيطات إدخال
• يمكن لـ .at أن يأخذ صفًا وعمودًا واحدًا فقط كوسيطات إدخال

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام كل وظيفة عمليًا مع الباندا DataFrame التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

مثال 1: كيفية استخدام loc في Pandas

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام .loc للوصول إلى القيمة الموجودة في DataFrame الموجود في موضع الفهرس 0 لعمود النقطة:

 #select value located at index position 0 of the points column
df. loc [0, ' points ']

18

هذا يُرجع قيمة 18 .

والكود التالي يوضح كيفية استخدام .loc للوصول إلى الصفوف الواقعة بين قيم الفهرس 0 و 4 بالإضافة إلى أعمدة النقاط والمساعدة:

 #select rows between index values 0 and 4 and columns 'points' and 'assists'
df. loc [0:4, [' points ', ' assists ']]

        assist points
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12

سواء أردنا الوصول إلى قيمة واحدة أو مجموعة من الصفوف والأعمدة، يمكن للدالة .loc القيام بالأمرين معًا.

مثال 2: كيفية استخدام at في Pandas

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام .at للوصول إلى القيمة الموجودة في DataFrame الموجود في موضع الفهرس 0 لعمود النقطة:

 #select value located at index position 0 of the points column
df. at [0, ' points ']

18

هذا يُرجع قيمة 18 .

ومع ذلك، لنفترض أننا نحاول استخدام at للوصول إلى الصفوف الواقعة بين قيم الفهرس 0 و 4 بالإضافة إلى أعمدة النقاط والمساعدة:

 #try to select rows between index values 0 and 4 and columns 'points' and 'assists'
df. at [0:4, [' points ', ' assists ']]

TypeError : unhashable type: 'list'

نتلقى خطأً لأن الدالة at غير قادرة على أخذ عدة صفوف أو أعمدة متعددة كوسيطات إدخال.

خاتمة

عندما تريد الوصول إلى قيمة واحدة في pandas DataFrame، ستعمل وظائف loc و at بشكل جيد.

ومع ذلك، عندما تريد الوصول إلى مجموعة من الصفوف والأعمدة، فإن وظيفة loc فقط هي القادرة على القيام بذلك.

ذات صلة: Pandas loc vs iloc: ما الفرق؟

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية تحديد الصفوف بناءً على شروط متعددة باستخدام Pandas Loc
كيفية تحديد الصفوف بناءً على قيم الأعمدة في Pandas
كيفية تحديد الصفوف حسب الفهرس في Pandas