Pandy vs loc: jaka jest różnica?

Jeśli chodzi o wybieranie wierszy i kolumn pandy DataFrame, .loc i .at to dwie powszechnie używane funkcje.

Oto subtelna różnica między tymi dwiema funkcjami:

• .loc może przyjmować wiele wierszy i kolumn jako argumenty wejściowe
• .at może przyjmować tylko jeden wiersz i kolumnę jako argumenty wejściowe

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej funkcji z następującą ramką DataFrame pand:

 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

Przykład 1: Jak używać loc w Pandach

Poniższy kod pokazuje, jak używać .loc w celu uzyskania dostępu do wartości w ramce danych znajdującej się na pozycji indeksu 0 kolumny punktowej:

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

18

Zwraca to wartość 18 .

Poniższy kod pokazuje, jak używać .loc, aby uzyskać dostęp do wierszy o wartościach indeksu 0 i 4, a także do kolumn punktów i asyst:

 #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

Niezależnie od tego, czy chcemy uzyskać dostęp do pojedynczej wartości, czy do grupy wierszy i kolumn, funkcja .loc może spełnić jedno i drugie.

Przykład 2: Jak używać at w Pandach

Poniższy kod pokazuje, jak używać .at w celu uzyskania dostępu do wartości w ramce danych znajdującej się na pozycji indeksu 0 kolumny point:

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

18

Zwraca to wartość 18 .

Załóżmy jednak, że spróbujemy użyć at , aby uzyskać dostęp do wierszy pomiędzy wartościami indeksów 0 i 4, a także do kolumn punktów i asyst:

 #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'

Otrzymujemy błąd, ponieważ funkcja at nie może przyjąć wielu wierszy lub wielu kolumn jako argumentów wejściowych.

Wniosek

Jeśli chcesz uzyskać dostęp do pojedynczej wartości w ramce DataFrame pandy, funkcje loc i at będą działać poprawnie.

Jeśli jednak chcesz uzyskać dostęp do grupy wierszy i kolumn, może to zrobić tylko funkcja loc .

Powiązane: Pandy loc vs iloc: jaka jest różnica?

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak wybierać wiersze na podstawie wielu warunków za pomocą Pandas Loc
Jak wybierać wiersze na podstawie wartości kolumn w Pandach
Jak wybierać wiersze według indeksu w Pandach