Python является одним из самых популярных языков программирования, который широко используется для обработки и анализа данных. В экосистеме Python есть несколько мощных библиотек, таких как Pandas, которые предоставляют различные инструменты для работы с данными.
Pandas — это библиотека, которая предоставляет функциональность, аналогичную таблицам базы данных, называемым DataFrame. DataFrame представляет собой структуру данных, которая упрощает анализ данных. Однако для эффективной работы с DataFrame важно понимать разницу между двумя основными методами доступа к данным — loc и iloc.
Метод loc используется для доступа к данным с использованием меток строк и столбцов. Он принимает строку (или список строк) в качестве первого аргумента и столбец (или список столбцов) в качестве второго аргумента, и возвращает соответствующие данные из DataFrame. Этот метод основан на метках и позволяет более гибко выбирать данные.
Метод iloc используется для доступа к данным с использованием целочисленных индексов строк и столбцов. Он принимает целое число (или список целых чисел) в качестве первого аргумента для выбора строк и целое число (или список целых чисел) в качестве второго аргумента для выбора столбцов. Этот метод основан на численных индексах и позволяет точно указать позицию, с которой нужно извлекать данные.
Определение и назначение
Метод loc используется для выбора строк и столбцов по меткам. Он принимает два аргумента: метку индекса строки и метку индекса столбца. Например, чтобы выбрать строку с меткой «A» и столбец с меткой «x», мы можем использовать следующий код:
- df.loc[«A», «x»]
Метод iloc, с другой стороны, используется для выбора строк и столбцов по их целочисленным позициям. Он также принимает два аргумента: позицию строки и позицию столбца. Например, чтобы выбрать первую строку и второй столбец, мы можем использовать следующий код:
- df.iloc[0, 1]
Таким образом, основное различие между loc и iloc заключается в том, что метод loc использует метки индекса, а метод iloc использует целочисленные позиции. Метод loc удобен для работы с именованными индексами, а метод iloc — для работы с целочисленными индексами.
Также стоит отметить, что оба метода могут использоваться для выбора не только одного элемента, но и нескольких строк или столбцов сразу, используя срезы или списки позиций/mеток.
Как использовать
Методы loc и iloc в библиотеке Pandas используются для доступа к данным в DataFrame.
Метод loc позволяет обращаться к данным по меткам строк и столбцов. Например, для выбора определенной строки можно использовать следующий синтаксис:
df.loc[0]— возвращает первую строку DataFrame;df.loc[0:5]— возвращает первые шесть строк DataFrame от нулевой до пятой включительно;df.loc[[0, 2, 4]]— возвращает строки с индексами 0, 2 и 4.
Аналогично можно выбирать столбцы:
df.loc[:, 'column_name']— возвращает весь столбец с указанным именем;df.loc[:, ['column1', 'column2']]— возвращает несколько столбцов.
Метод iloc используется для доступа к данным в DataFrame по их числовым индексам. Синтаксис выбора строк и столбцов в iloc аналогичен синтаксису в loc, но вместо меток используются числовые индексы.
Например, для выбора определенной строки можно использовать следующий синтаксис:
df.iloc[0]— возвращает первую строку DataFrame;df.iloc[0:5]— возвращает первые пять строк DataFrame;df.iloc[[0, 2, 4]]— возвращает строки с индексами 0, 2 и 4.
Выбор столбцов в iloc происходит аналогично выбору строк.
Важно помнить, что индексы в Python начинаются с нуля. Кроме того, обратите внимание, что метод loc включает последний элемент, в то время как метод iloc не включает его.