パンダの loc と iloc: 違いは何ですか?

pandas DataFrame の行と列を選択する場合、 locとiloc の2 つの関数がよく使用されます。

2 つの関数の微妙な違いは次のとおりです。

• loc は特定のラベルを持つ行と列を選択します
• iloc は特定の整数位置にある行と列を選択します

以下の例は、各機能の実際の使用方法を示しています。

例 1: Pandas で loc を使用する方法

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

locを使用すると、インデックス ラベルに基づいて DataFrame から特定の行を選択できます。

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

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

locを使用して、ラベルに基づいて DataFrame の特定の行と列を選択できます。

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

	team assists
E B 12
F B 9

loc を:引数とともに使用すると、ラベルに基づいて行と列の範囲を選択できます。

 #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

例 2: Pandas で iloc を使用する方法

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

ilocを使用すると、整数の位置に基づいて DataFrame の特定の行を選択できます。

 #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

ilocを使用すると、インデックス位置に基づいて DataFrame の特定の行と列を選択できます。

 #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

loc を:引数とともに使用すると、ラベルに基づいて行と列の範囲を選択できます。

 #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

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas Loc を使用して複数の条件に基づいて行を選択する方法
Pandasで列の値に基づいて行を選択する方法
Pandas でインデックスによって行を選択する方法