Чем отличается loc и iloc при работе с Dataframe в Python?

В мире анализа данных существует множество инструментов и методов, которые позволяют обрабатывать информацию в таблицах. Один из основных инструментов — это работа с объектами типа Dataframe.Dataframe — это двумерная структура данных, которая является основой для работы с данными в библиотеке pandas. Он представляет собой таблицу с рядами и колонками, где каждая колонка может быть разного типа данных, такого как числа, строки, даты и другие.

Для работы с данными в Dataframe в pandas предусмотрены два основных метода: loc и iloc. Хотя эти два метода выполняют схожие функции — выбор и фильтрацию данных в Dataframe, у них есть некоторые отличия.

Что такое Dataframe?

  • Каждый столбец в DataFrame представляет собой объект Series, который является одномерным массивом с метками на осях, называемыми индексами.
  • DataFrame может быть создан из различных источников данных, включая файлы Excel, базы данных, CSV-файлы, JSON-объекты и другие.
  • Основными функциями Dataframe являются фильтрация данных, обработка пропущенных значений, сортировка, объединение данных, агрегация и анализ данных.
  • Dataframe также позволяет применять функции к столбцам и рядам, изменять значения, удалять и добавлять столбцы и строки.

В целом, Dataframe — это удобный инструмент для работы с табличными данными, который предоставляет мощные возможности для анализа данных, визуализации и манипуляций с данными.

Когда использовать loc?

Метод loc используется для получения подмножества данных из DataFrame на основе меток строк и столбцов.

Вот несколько ситуаций, когда использование loc может быть полезным:

  1. Выборка данных по метке строки или столбца: поскольку метод loc использует метки в качестве аргументов, он позволяет выбирать данные, используя их имена или другие виды уникальной идентификации.
  2. Выборка данных на основе логических условий: loc может использоваться для выборки данных, удовлетворяющих определенным условиям, заданным в виде логических выражений.
  3. Работа с сложными множественными индексами: loc позволяет удобно работать с данными, имеющими множественные индексы, такие как иерархические индексы.

Метод loc предоставляет мощные возможности для выборки и фильтрации данных в DataFrame, опираясь на метки строк и столбцов. Он является удобным инструментом для работы с данными в Pandas и позволяет легко получать нужные данные из DataFrame для анализа или визуализации.

Когда использовать iloc?

В отличие от метода loc, который используется для доступа к элементам по значениям их индексов, iloc позволяет использовать только целые числа для указания нужных строк и столбцов.

Например, если у нас есть DataFrame с индексами [0, 1, 2, 3, 4] и нам нужно получить значения строки с индексом 2, то мы можем использовать iloc: df.iloc[2].

ilc также позволяет нам получать срезы строк и столбцов с использованием целых чисел. Например, df.iloc[2:5] вернет 3 строки, начиная с строки с индексом 2 и заканчивая строкой с индексом 4.

Кроме того, с помощью iloc можно осуществлять выборку только определенных столбцов в DataFrame. Например, df.iloc[:, 0:2] вернет все строки, но только первые два столбца.

Таким образом, использование метода iloc особенно полезно в случаях, когда мы имеем дело с DataFrame, у которого числовой индекс не совпадает со значением индекса по умолчанию (0, 1, 2, …), или когда нам нужно выбрать только определенные строки или столбцы по их числовому индексу.

Примеры использования loc

Метод loc в Pandas позволяет выбирать данные из DataFrame по метке строки или столбца, что делает его очень гибким инструментом для работы с данными. Вот несколько примеров его использования:

ПримерОписание
df.loc[3]Выборка строки с меткой 3
df.loc[:, ‘column_name’]Выборка всех строк из столбца с указанным именем
df.loc[5:10, ‘column_name1′:’column_name2’]Выборка среза данных от строки 5 до 10 и столбцов от ‘column_name1’ до ‘column_name2’
df.loc[df[‘column_name’] > 0]Выборка всех строк, где значение в столбце ‘column_name’ больше 0

Метод loc также позволяет изменять значения в DataFrame, присваивая им новые значения. Например:

df.loc[3, 'column_name'] = 10

Это изменит значение в ячейке с индексом 3 и столбцом ‘column_name’ на значение 10.

В целом, метод loc предоставляет мощный инструмент для выбора и изменения данных в DataFrame, основываясь на метках строк и столбцов, что делает его неотъемлемой частью работы с данными в Pandas.

Примеры использования iloc

Метод iloc предоставляет возможность работать с данными в dataframe по их позиции в таблице. Рассмотрим некоторые примеры использования этого метода:

1. Доступ к отдельному значению:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
value = df.iloc[0, 1]  # получаем значение из первой строки и второго столбца
print(value)
# 4

2. Доступ к нескольким значениям:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
values = df.iloc[1:3, :2]  # выбираем вторую и третью строки, первые два столбца
print(values)
#    A  B
# 1  2  5
# 2  3  6

3. Использование iloc для изменения значений:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iloc[0, 1] = 10  # изменяем значение в первой строке и второго столбца
print(df)
#    A   B
# 0  1  10
# 1  2   5
# 2  3   6

4. Применение функции к выбранным значениям:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iloc[0, :] = df.iloc[0, :].apply(lambda x: x * 2)  # умножаем значения в первой строке на 2
print(df)
#    A   B
# 0  2   8
# 1  2   5
# 2  3   6

Метод iloc является мощным инструментом для работы с позиционными данными в dataframe и позволяет осуществлять выборку, изменение и применение функций к определенным значениям.

Оцените статью