データ選択における Pandas の「iloc」と「loc」の違いは何ですか?

iloc と loc の違い: ラベルと場所

区別を理解する

iloc と loc の主な違いは、行とデータにアクセスする方法にあります。 columns:

• loc: 行と列のラベルを使用してデータを検索します。これらのラベルは通常、インデックス値または列名です。
• iloc: 行と列の 整数の位置 を使用してデータを検索します。これらの場所は、DataFrame 内の要素の位置を参照します。

デモ

以下の DataFrame の例を考えてみましょう:

Index	Column A
0	John
1	Mary
2	Peter

最初の 5 つを抽出rows:

• loc[:5]: インデックス ラベル 0 ～ 4 (両端の値を含む) を持つすべての行を返します。
• iloc[ :5]: 0 ～ 4 の整数位置にある最初の 5 行を返します。 (排他的)。

違いの明確化

さらに説明するには、非単調インデックスを考えてみましょう。

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

インデックスラベルの値0:

• loc[0] はインデックス ラベルを使用するため 'd' をフェッチします。
• iloc[0] は 'a をフェッチします' 整数の位置を使用するためです (「d」の整数の位置は3).

行のスライスへのアクセス:

• loc[0:1] は、インデックス ラベル 0 と 1 (両端を含む) を持つ行を取得します。 .
• iloc[0:1] を取得しますインデックス位置 0 の行のみ (行 1 は含まれません)。

追加の考慮事項

• ラベルがありません: 指定されたラベルがインデックスにない場合、loc は KeyError を発生させますが、iloc はIndexError.
• Boolean Series: loc は Boolean Series を通じてインデックスを作成できますが、iloc は NotImplementedError を返します。
• Callables: loc と iloc は両方とも実行できます呼び出し可能オブジェクトをインデクサーとして適用しますが、範囲外の値を処理します

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