Pandas loc vs iloc: у чому різниця?

Коли справа доходить до вибору рядків і стовпців pandas DataFrame, loc і iloc є двома часто використовуваними функціями.

Ось тонка різниця між двома функціями:

• loc вибирає рядки та стовпці з певними мітками
• iloc вибирає рядки та стовпці в певних цілих позиціях

Наступні приклади показують, як використовувати кожну функцію на практиці.

Приклад 1: Як використовувати loc у Pandas

Припустімо, що у нас є наступні pandas 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

Ми можемо використовувати loc , щоб вибрати певні рядки з DataFrame на основі їхніх індексних міток:

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

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

Ми можемо використовувати loc для вибору певних рядків і стовпців DataFrame на основі їхніх міток:

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

	team assists
E B 12
F B 9

Ми можемо використовувати loc з аргументом : для вибору діапазонів рядків і стовпців на основі їхніх міток:

 #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

Приклад 2: Як використовувати iloc у Pandas

Припустімо, що у нас є наступні pandas 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

Ми можемо використовувати iloc для вибору певних рядків DataFrame на основі їх цілочисельної позиції:

 #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

Ми можемо використовувати iloc для вибору певних рядків і стовпців DataFrame на основі їхніх індексних позицій:

 #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

Ми можемо використовувати loc з аргументом : для вибору діапазонів рядків і стовпців на основі їхніх міток:

 #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

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як вибрати рядки на основі кількох умов за допомогою Pandas Loc
Як вибрати рядки на основі значень стовпців у Pandas
Як вибирати рядки за індексом у Pandas