


Quelle est la différence entre « loc » et « iloc » des pandas pour la sélection DataFrame ?
En quoi iloc et loc sont-ils différents ?
Dans la bibliothèque pandas de Python, les fonctions loc et iloc sont utilisées pour découper des DataFrames. Bien qu'ils partagent certaines similitudes, ils diffèrent considérablement dans leur objectif principal et leur mécanisme sous-jacent.
loc vs. iloc : sélection basée sur l'étiquette ou basée sur l'emplacement
loc fonctionne sur la base de étiquettes, qui sont les valeurs d'index associées aux lignes ou aux colonnes. Il récupère les lignes (ou colonnes) en faisant correspondre leurs étiquettes aux critères de sélection spécifiés. Par exemple, df.loc[:5] renverra les cinq premières lignes du DataFrame, où les étiquettes sont par ordre croissant.
iloc, quant à lui, fonctionne en fonction de emplacements entiers. Il sélectionne les lignes (ou colonnes) en fonction de leur position dans le DataFrame. Par exemple, df.iloc[:5] renverra également les cinq premières lignes, mais sa sélection est basée sur la position ordinale (index basé sur 0).
Exemples pour illustrer la distinction
Considérons le DataFrame suivant avec un index non monotone :
s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2])
Utiliser loc et iloc pour récupérer les cinq premiers elements :
s.loc[:5] # row by row label (inclusive) s.iloc[:5] # row by row location (exclusive)
Les résultats sont différents :
- s.loc[:5] renvoie les lignes avec les étiquettes d'index 0 à 5 (inclus), ce qui donne :
0 d 1 e 2 f
- s.iloc[:5] renvoie les lignes aux emplacements 0 à 4 (exclusifs), ce qui donne dans :
49 a 48 b 47 c 0 d 1 e
Différences générales
Pour résumer les différences générales entre loc et iloc :
- loc : sélection précise basée sur les étiquettes d'index par balises.
- iloc : nombre entier basé sur la localisation, sélection par position.
- loc peut gérer index non monotones et étiquettes hors limites, alors qu'iloc génère des erreurs dans de tels cas.
- iloc fonctionne plus rapidement que loc dans certains scénarios, en particulier lorsque l'index est numérique et dans l'ordre.
Considérations supplémentaires
Il est important de noter qu'iloc peut également opérer sur les colonnes d'un DataFrame, mais sa syntaxe reste le même. loc, cependant, peut utiliser des étiquettes d'axe lors de la sélection des colonnes, offrant plus de flexibilité.
Pour plus d'informations, reportez-vous à la documentation pandas sur [l'indexation et le découpage](https://pandas.pydata.org/docs/ user_guide/indexing.html).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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