Dataframe loc и iloc - это два основных метода индексации и извлечения данных из DataFrame в библиотеке Pandas. Они позволяют обращаться к определенным строкам и столбцам, делая анализ данных проще и более эффективным.
Метод loc используется для индексации по меткам. Он позволяет пользователю выбрать данные, используя метки строк и столбцов. Метки могут быть строками или целочисленными значениями и могут быть непоследовательными. Синтаксис метода loc следующий: dataframe.loc[row_label, column_label].
Метод iloc используется для индексации по позиции. Он основывается на целочисленных позициях строк и столбцов. Il может принимать только целочисленные значения. Синтаксис метода iloc следующий: dataframe.iloc[row_index, column_index].
Основное отличие между методами loc и iloc заключается в типе индексации, который они используют. Если вы хотите настроить данные по их индексам позиции, вы можете использовать iloc. А если вы хотите выбрать данные по их меткам, вы можете использовать loc. Оба метода очень полезны при работе с большими наборами данных, и выбор правильного метода зависит от вашей задачи.
Dataframe loc и iloc: разница в использовании
В библиотеке Pandas встречаются два основных метода для доступа и работы с элементами внутри DataFrame: loc и iloc. Хотя они могут показаться похожими, они имеют разную логику и способы использования.
Mетод loc используется для доступа и работы с данными на основе меток. Он позволяет обращаться к элементам DataFrame по строковым именам индексов и названиям столбцов. С помощью loc можно выбирать отдельные строки, столбцы, подмножества данных на основе меток или комбинаций меток. Например, df.loc[row_label, column_label].
Метод iloc работает с данными на основе их целочисленных позиций в DataFrame. Он позволяет обращаться к элементам по их целочисленным индексам и позициям столбцов. С помощью iloc можно выбирать определенные строки, столбцы, подмножества данных на основе целочисленных позиций или комбинаций позиций. Например, df.iloc[row_position, column_position].
Разница между методами loc и iloc заключается в том, как они обращаются к данным внутри DataFrame. loc использует метки для доступа к данным, а iloc - позиции. Поэтому, если вам необходимо работать с данными на основе меток или целочисленных позиций, выбор конкретных строк, столбцов или подмножеств данных, необходимо выбрать соответствующий метод в зависимости от вашей задачи.
Dataframe loc: работа с именами
Метод loc в Pandas позволяет работать с именами столбцов и строк в датафрейме. Он используется для доступа к данным по меткам (названиям) столбцов и строк.
Для работы с именами столбцов в методе loc используется следующий синтаксис:
dataframe.loc[:, "название_столбца"]
Например, если у нас есть датафрейм df с колонками "имя", "возраст" и "город", мы можем получить значения столбца "имя" с помощью следующей команды:
df.loc[:, "имя"]
Также мы можем использовать метод loc для выбора данных по условию. Например, мы можем выбрать только те строки, в которых значение столбца "город" равно "Москва":
df.loc[df["город"] == "Москва", :]
Метод loc также позволяет работать с именами строк. Например, мы можем получить значения строки с индексом 0 следующим образом:
df.loc[0, :]
Таким образом, метод loc предоставляет удобный способ работы с именами столбцов и строк в датафрейме.
Dataframe iloc: работа с индексами
С помощью метода iloc можно выбирать данные из DataFrame с использованием целочисленных индексов вместо именованных индексов. Например, чтобы получить значение в определенной ячейке по индексу строки и столбца, можно использовать следующий код:
df.iloc[row_index, column_index]
Где row_index - индекс строки, а column_index - индекс столбца.
Благодаря методу iloc можно легко выбирать несколько строк или столбцов по их числовым индексам, используя синтаксис срезов:
df.iloc[start_row_index:end_row_index, start_column_index:end_column_index]
Например, следующий код выберет первые три строки и первые два столбца:
df.iloc[0:3, 0:2]
Также можно использовать отрицательные значения для выбора с конца. Например, чтобы выбрать последний столбец, можно использовать следующий код:
df.iloc[:, -1]
Метод iloc также позволяет выбирать строки или столбцы с помощью списка индексов. Например, чтобы выбрать только строки с индексами 0 и 2, можно использовать следующий код:
df.iloc[[0, 2], :]
Метод iloc предоставляет гибкую и удобную возможность работы с индексами в DataFrame, что позволяет эффективно и легко выбирать и манипулировать данными.
Как выбрать правильный метод?
Метод loc используется для доступа к данным по меткам (названиям) строк и столбцов. Он принимает в качестве аргументов метки строк и столбцов и возвращает соответствующие значения. Метод iloc, в свою очередь, используется для доступа к данным по их позициям (индексам). Он принимает в качестве аргументов позиции строк и столбцов и возвращает соответствующие значения.
Так как использование loc и iloc зависит от типа индекса DataFrame, выбор метода зависит от конкретного случая. Если индекс DataFrame является числовым или имеет целочисленные значения, то лучше использовать метод iloc. Если же индекс состоит из строковых меток или других нечисловых значений, тогда более предпочтительным будет использование метода loc.
Использование данных методов зависит также от задачи, которую вы пытаетесь решить. Если вам требуется выбрать конкретные строки или столбцы по их меткам, то лучше использовать loc. Если же вам нужно выбрать элементы DataFrame по их позициям, то iloc будет более подходящим методом.
Важно также помнить, что метод loc включает последний элемент в выборку, а метод iloc не включает его. Поэтому при выборке элементов с использованием метода iloc необходимо учитывать эту особенность.
В идеальном случае, разница между методами loc и iloc должна быть ясной и очевидной в каждой конкретной ситуации. Но если возникают сомнения, можно использовать тестовый пример, чтобы убедиться, что выбранный метод возвращает ожидаемые результаты.
