Panda loc vs iloc: qual è la differenza?

Quando si tratta di selezionare righe e colonne di un DataFrame Panda, loc e iloc sono due funzioni comunemente usate.

Ecco la sottile differenza tra le due funzioni:

• loc seleziona righe e colonne con etichette specifiche
• iloc seleziona righe e colonne in posizioni intere specifiche

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare nella pratica ciascuna funzione.

Esempio 1: come utilizzare loc in Pandas

Supponiamo di avere i seguenti panda 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

Possiamo usare loc per selezionare righe specifiche dal DataFrame in base alle etichette dell’indice:

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

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

Possiamo usare loc per selezionare righe e colonne specifiche del DataFrame in base alle loro etichette:

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

	team assists
E B 12
F B 9

Possiamo usare loc con l’argomento : per selezionare intervalli di righe e colonne in base alle loro etichette:

 #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

Esempio 2: come utilizzare iloc in Panda

Supponiamo di avere i seguenti panda 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

Possiamo usare iloc per selezionare righe specifiche del DataFrame in base alla loro posizione intera:

 #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

Possiamo usare iloc per selezionare righe e colonne specifiche del DataFrame in base alle loro posizioni nell’indice:

 #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

Possiamo usare loc con l’argomento : per selezionare intervalli di righe e colonne in base alle loro etichette:

 #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

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come selezionare le righe in base a più condizioni utilizzando Pandas Loc
Come selezionare le righe in base ai valori delle colonne in Pandas
Come selezionare le righe per indice in Pandas