# Mis on Python pandas omadus iloc\[\]?

Python pandas DataFrame omadust `iloc[]` kasutatakse andmete valimiseks pandas DataFrame’is **indeksite abil**. See võimaldab teil vaadata DataFrame’i konkreetseid ridu ja veerge.

## Mis on pandas `iloc[]` süntaks?

Pandas `iloc[]` kasutab täisarve, et määrata, **millised elemendid DataFrame’ist tuleks valida**. Pandas `DataFrame.iloc()` üldine süntaks on:

```python
DataFrame.iloc[selection]
```

Pandas `iloc[]` saab edastada **ühe täisarvu, Pythoni täisarvude loendi, lõikeobjekti või Pythoni tupli koos rida- ja veerusindeksitega**.

## Kuidas kasutada pandas `DataFrame.iloc[]`

Pandas `iloc[]` käitumine muutub sõltuvalt omadusele edastatud väärtusest. Allpool on toodud erinevad näited, mis aitavad seda illustreerida.

### Rida valimine

Esiteks loome andmestruktuuri, mis sisaldab erinevaid inimesi, nende vanuseid ja linnu, kus nad elavad:

```python
import pandas as pd
# Example of how to create a DataFrame
data = {'Name': ['Alicia', 'Carlos', 'Dara', 'Craig'],
    'Age': [28, 24, 22, 32],
    'City': ['Nottingham', 'London', 'Cardiff', 'Hull']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Saadud andmeraamistik näeb välja järgmine:

```none
Name  Age        City
0   Alicia   28		Nottingham
1   Carlos   24		London
2     Dara   22		Cardiff
3    Craig   32		Hull
```

`iloc[]` abil saate nüüd valida mis tahes rea, edastades vastava rea indeksi:

```python
# Selecting the first row (index 0)
result = df.iloc[0]
print(result)
```

Selles näites on valitud esimene rida (indeks 0). Tulemus sisaldab Alicia andmeid:

```none
Name       Alicia
Age            28
City     Nottingham
Name: 0, dtype: object
```

### Rida ja veeru valimine

Kui soovite määrata nii rea kui ka veeru indeksi, siis lihtsalt edastage need väärtused `iloc[]` le, asetades nende vahele koma:

```python
# Select the first row and second column
result = df.iloc[0, 1]
print(result)
```

Eespool toodud koodiga valib pandas `iloc[]` esimese rea (indeks 0) ja teise veeru (indeks 1). Tulemuseks on Alicia vanus: 28.

### Mitme rea ja veeru valimine lõikude abil

Python-viilude abil saate valida ka mitu rida ja veergu korraga. Pange tähele, et koolonijärgne indeks ei kuulu valikusse.

```python
# Select the first two rows and first two columns
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)
```

Eespool toodud koodi väljund on:

```none
Name  Age
0  Alicia   28
1  Carlos   24
```

Siin on valitud esimesed kaks rida (`0:2`) ja esimesed kaks veergu (`0:2`). Saadud DataFrame sisaldab ainult ridade 0 ja 1 ning veergude 0 ja 1 andmeid.

### Mitme rea ja veeru valimine loenditega

Python-nimekirju saab kasutada ka mitme rea ja veeru valimiseks. Nimekirjade eeliseks on see, et saab valida DataFrame’i osad, mis ei asu üksteise vahetus läheduses:

```python
# Select the first and third rows and the second and third columns
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)
```

Siin on valitud esimene ja kolmas rida (`[0, 2]`) ning teine ja kolmas veerg (`[1, 2]`), mille tulemuseks on järgmine väljund:

```none
Age        City
0     28    Nottingham
2     22     Cardiff
```


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/et-ee/digitalguide/veebisaidid/veebiarendus/python-pandas-dataframe-iloc/](https://www.ionos.com/et-ee/digitalguide/veebisaidid/veebiarendus/python-pandas-dataframe-iloc/) for AI/LLM consumption.