iloc und loc sind zwei Methoden zum Schneiden eines DataFrames in Pandas. Beide Methoden können zum Auswählen von Zeilen und Spalten verwendet werden, sie unterscheiden sich jedoch darin, wie sie die Eingabe interpretieren.
loc ruft Zeilen (und/oder Spalten) mit bestimmten Beschriftungen ab.
iloc ruft Zeilen (und/oder Spalten) an ganzzahligen Positionen ab.
Betrachten Sie zur Veranschaulichung eine Reihe s von Zeichen mit einem nicht-monotonen Ganzzahlindex:
>>> s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2]) 49 a 48 b 47 c 0 d 1 e 2 f
s.loc[0] # value at index label 0 'd' s.iloc[0] # value at index location 0 'a' s.loc[0:1] # rows at index labels between 0 and 1 (inclusive) 0 d 1 e s.iloc[0:1] # rows at index location between 0 and 1 (exclusive) 49 a
Hier sind einige der Unterschiede/Ähnlichkeiten zwischen s.loc und s.iloc bei der Übergabe verschiedener Objekte:
Object | Description | s.loc[Object] | s.iloc[Object] |
---|---|---|---|
0 | Single item | Value at index label 0 (_the string 'd'_) | Value at index location 0 (_the string 'a'_) |
0:1 | Slice | Two rows (labels 0 and 1) | One row (first row at location 0) |
1:47 | Slice with out-of-bounds end | Zero rows (empty Series) | Five rows (location 1 onwards) |
1:47:-1 | Slice with negative step | three rows (labels 1 back to 47) | Zero rows (empty Series) |
[2, 0] | Integer list | Two rows with given labels | Two rows with given locations |
s > 'e' | Bool series (indicating which values have the property) | One row (containing 'f') | NotImplementedError |
(s>e).values | Bool array | One row (containing 'f') | Same as loc |
999 | Int object not in index | KeyError | IndexError (out of bounds) |
-1 | Int object not in index | KeyError | Returns last value in s |
lambda x: x.index[3] | Callable applied to series (here returning 3rd item in index) | s.loc[s.index[3]] | s.iloc[s.index[3]] |
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Hauptunterschiede zwischen den Pandas-Methoden „loc' und „iloc' für das DataFrame-Slicing?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!