Was ist der Unterschied zwischen Pandas' „iloc' und „loc' für die Datenauswahl?

Wie sich iloc und loc unterscheiden: Bezeichnung vs. Standort

Die Unterscheidung verstehen

Die Der Hauptunterschied zwischen iloc und loc liegt darin, wie sie auf Zeilen zugreifen und columns:

• loc: Sucht Daten mithilfe von Zeilen- und Spalten-Beschriftungen. Bei diesen Beschriftungen handelt es sich in der Regel um Indexwerte oder Spaltennamen.
• iloc: Sucht Daten mithilfe von Zeilen- und Spalten-Ganzzahlpositionen. Diese Positionen beziehen sich auf die Position der Elemente im DataFrame.

Demonstration

Betrachten Sie den Beispiel-DataFrame unten:

Index	Column A
0	John
1	Mary
2	Peter

Extrahieren der ersten 5 rows:

• loc[:5]: Gibt alle Zeilen mit den Indexbezeichnungen 0 bis 4 (einschließlich) zurück.
• iloc[ :5]: Gibt die ersten 5 Zeilen an den Ganzzahlstellen 0 bis 4 zurück (exklusiv) Wert am Indexetikett 0:

loc[0] ruft „d“ ab, da Indexbezeichnungen verwendet werden.

iloc[0]

Index	Series
49	a
48	b
47	c
0	d
1	e
2	f

ruft „a“ ab ', weil es Ganzzahlpositionen verwendet (obwohl die Ganzzahlposition von 'd' 3 ist).

Zugriff auf ein Slice Anzahl der Zeilen:
loc[0:1]
• ruft Zeilen mit den Indexbezeichnungen 0 und 1 (einschließlich) ab.
iloc[0:1 ]

ruft nur die Zeile an Indexposition 0 ab (und schließt Zeile nicht ein). 1) index, während iloc einen IndexError zurückgibt.

Boolean Serie:
• loc kann über eine boolesche Reihe indizieren, während iloc einen NotImplementedError zurückgibt.
Callables:
• loc und iloc können beide Callables als Indexer anwenden, aber sie verarbeiten Out-of- schränkt Werte unterschiedlich ein.

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