Pandas loc против iloc: в чем разница?

Когда дело доходит до выбора строк и столбцов кадра данных pandas, loc и iloc — это две часто используемые функции.

Вот тонкая разница между двумя функциями:

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

В следующих примерах показано, как использовать каждую функцию на практике.

Пример 1: Как использовать loc в Pandas

Предположим, у нас есть следующие Pandas DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame
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 DataFrame на основе их индексных меток:

#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 определенных 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 следующие Pandas DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame
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 определенных 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 по нескольким условиям, используя Pandas loc
Как выбрать строки на основе значений столбца в Pandas
Как выбрать строки по индексу в Pandas