Pandas loc vs iloc: в чем разница?

Когда дело доходит до выбора строк и столбцов в DataFrame pandas, loc и iloc — две часто используемые функции.

Вот тонкая разница между этими двумя функциями:

• loc выбирает строки и столбцы с определенными метками
• iloc выбирает строки и столбцы в определенных целочисленных позициях

Следующие примеры показывают, как использовать каждую функцию на практике.

Пример 1: Как использовать loc в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 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

Мы можем использовать loc для выбора определенных строк из DataFrame на основе их меток индекса:

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

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

Мы можем использовать loc для выбора определенных строк и столбцов DataFrame на основе их меток:

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

	team assists
E B 12
F B 9

Мы можем использовать loc с аргументом : для выбора диапазонов строк и столбцов на основе их меток:

 #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

Пример 2: Как использовать iloc в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 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

Мы можем использовать iloc для выбора определенных строк DataFrame на основе их целочисленной позиции:

 #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

Мы можем использовать iloc для выбора определенных строк и столбцов DataFrame на основе их позиций в индексе:

 #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

Мы можем использовать loc с аргументом : для выбора диапазонов строк и столбцов на основе их меток:

 #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

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как выбрать строки на основе нескольких условий с помощью Pandas Loc
Как выбрать строки на основе значений столбца в Pandas
Как выбрать строки по индексу в Pandas