Pandas loc vs iloc- ကွာခြားချက်ကဘာလဲ။

pandas DataFrame ၏ အတန်းနှင့်ကော်လံများကို ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ loc နှင့် iloc သည် အသုံးများသော function နှစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုကြား သိမ်မွေ့သော ခြားနားချက်ဖြစ်သည်။

• loc သည် သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများ ဖြင့် အတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးချယ်သည်။
• iloc သည် သတ်မှတ်ထားသော ကိန်းပြည့်နေရာများတွင် အတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- Pandas တွင် loc ကိုအသုံးပြုနည်း

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 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

၎င်းတို့၏ အညွှန်းအညွှန်းများကို အခြေခံ၍ DataFrame မှ သီးခြားအတန်းများကို ရွေးချယ်ရန် loc ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

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

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

၎င်းတို့၏ အညွှန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ DataFrame ၏ သီးခြားအတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးချယ်ရန် loc ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

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

	team assists
E B 12
F B 9

၎င်းတို့၏ အညွှန်းများကို အခြေခံ၍ အတန်းများနှင့် ကော်လံများ၏ အပိုင်းအခြားများကို ရွေးချယ်ရန် : အငြင်းအခုံဖြင့် loc ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

ဥပမာ 2- Pandas တွင် iloc ကိုအသုံးပြုနည်း

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 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

၎င်းတို့၏ ကိန်းပြည့်အနေအထားအပေါ် အခြေခံ၍ DataFrame ၏ သီးခြားအတန်းများကို ရွေးချယ်ရန် iloc ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #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

၎င်းတို့၏ အညွှန်းနေရာများအပေါ် အခြေခံ၍ DataFrame ၏ သီးခြားအတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးချယ်ရန် iloc ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

၎င်းတို့၏ အညွှန်းများကို အခြေခံ၍ အတန်းများနှင့် ကော်လံများ၏ အပိုင်းအခြားများကို ရွေးချယ်ရန် : အငြင်းအခုံဖြင့် loc ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas Loc ကို အသုံးပြု၍ အခြေအနေများစွာကို အခြေခံ၍ အတန်းများကို ရွေးချယ်နည်း
Pandas ရှိ ကော်လံတန်ဖိုးများကို အခြေခံ၍ အတန်းများကို ရွေးချယ်နည်း
Pandas တွင် အညွှန်းအလိုက် အတန်းများကို ရွေးချယ်နည်း