Pandas loc vs. iloc: was ist der unterschied?

Wenn es um die Auswahl von Zeilen und Spalten eines Pandas-DataFrames geht, sind loc und iloc zwei häufig verwendete Funktionen.

Hier ist der subtile Unterschied zwischen den beiden Funktionen:

• loc wählt Zeilen und Spalten mit bestimmten Beschriftungen aus
• iloc wählt Zeilen und Spalten an bestimmten ganzzahligen Positionen aus

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.

Beispiel 1: Verwendung von loc in Pandas

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Wir können loc verwenden, um bestimmte Zeilen aus dem DataFrame basierend auf ihren Indexbezeichnungen auszuwählen:

 #select rows with index labels 'E' and 'F'
df. loc [[' E ',' F ']]

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

Wir können loc verwenden, um bestimmte Zeilen und Spalten des DataFrame basierend auf ihren Beschriftungen auszuwählen:

 #select 'E' and 'F' rows and 'team' and 'assists' columns
df. loc [[' E ', ' F '], [' team ', ' assists ']]

	team assists
E B 12
F B 9

Wir können loc mit dem Argument : verwenden, um Bereiche von Zeilen und Spalten basierend auf ihren Beschriftungen auszuwählen:

 #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

Beispiel 2: Verwendung von iloc in Pandas

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Wir können iloc verwenden, um bestimmte Zeilen des DataFrame basierend auf ihrer ganzzahligen Position auszuwählen:

 #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

Wir können iloc verwenden, um bestimmte Zeilen und Spalten des DataFrame basierend auf ihren Indexpositionen auszuwählen:

 #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

Wir können loc mit dem Argument : verwenden, um Bereiche von Zeilen und Spalten basierend auf ihren Beschriftungen auszuwählen:

 #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

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So wählen Sie mit Pandas Loc Zeilen basierend auf mehreren Bedingungen aus
So wählen Sie Zeilen basierend auf Spaltenwerten in Pandas aus
So wählen Sie Zeilen nach Index in Pandas aus