Pandas vs loc: у чому різниця?

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

Ось тонка різниця між двома функціями:

• .loc може приймати кілька рядків і стовпців як вхідні аргументи
• .at може приймати лише один рядок і стовпець як вхідні аргументи

Наступні приклади показують, як використовувати кожну функцію на практиці з такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: Як використовувати loc у Pandas

Наступний код показує, як використовувати .loc для доступу до значення в DataFrame, розташованому в позиції 0 індексу стовпця точки:

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

18

Це повертає значення 18 .

А наступний код показує, як використовувати .loc для доступу до рядків між значеннями індексу 0 і 4, а також до стовпців очок і допомог:

 #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

Незалежно від того, чи хочемо ми отримати доступ до одного значення чи групи рядків і стовпців, функція .loc може зробити і те, і інше.

Приклад 2: як використовувати at у Pandas

Наступний код показує, як використовувати .at для доступу до значення в DataFrame, розташованому в позиції 0 індексу стовпця точки:

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

18

Це повертає значення 18 .

Однак припустімо, що ми спробуємо використати at для доступу до рядків між значеннями індексів 0 і 4, а також до стовпців очок і передач:

 #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'

Ми отримуємо помилку, оскільки функція at не може прийняти кілька рядків або стовпців як вхідні аргументи.

Висновок

Якщо ви хочете отримати доступ до одного значення в pandas DataFrame, функції loc і at працюватимуть нормально.

Однак, коли ви хочете отримати доступ до групи рядків і стовпців, це може зробити лише функція loc .

За темою: Pandas loc проти iloc: у чому різниця?

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