Mikä on Python pandas -omi­nai­suus iloc[]?

Python pandas DataFrame -omi­nai­suut­ta iloc[] käytetään va­lit­se­maan dataa pandas DataFrame -ke­hyk­ses­tä indeksejä käyt­tä­mäl­lä. Tämän avulla voit tar­kas­tel­la DataFrame-kehyksen tiettyjä rivejä ja sa­rak­kei­ta.

Mikä on pandas iloc[]:n syntaksi?

Pandas iloc[] käyttää ko­ko­nais­lu­ku­ja mää­rit­tä­mään, mitkä elementit DataFrame-ke­hyk­ses­tä tulisi valita. Pandas DataFrame.iloc() n yleinen syntaksi on:

DataFrame.iloc[selection]

Voit välittää pandas iloc[] yhden ko­ko­nais­lu­vun, Python-listan ko­ko­nais­lu­vuis­ta, vii­pa­leob­jek­tin tai Python-tuple-objektin, jossa on rivi- ja sa­rak­kei­den indeksit.

Kuinka käyttää pandas DataFrame.iloc[]

Pandas iloc[] n käyt­täy­ty­mi­nen muuttuu sen mukaan, minkä arvon välität omi­nai­suu­del­le. Olemme antaneet alla erilaisia esi­merk­ke­jä tämän ha­vain­nol­lis­ta­mi­sek­si.

Rivin va­lit­se­mi­nen

Ensin luomme DataFrame-kehyksen, joka sisältää erilaisia ihmisiä, heidän ikänsä ja asuin­paik­kan­sa:

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)

Tuloksena oleva DataFrame näyttää tältä:

Name  Age        City
0   Alicia   28		Nottingham
1   Carlos   24		London
2     Dara   22		Cardiff
3    Craig   32		Hull

Käyt­tä­mäl­lä iloc[]: iloc[] voit nyt valita minkä tahansa rivin vä­lit­tä­mäl­lä vastaavan rivin indeksin:

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

Tässä esi­mer­kis­sä on valittu en­sim­mäi­nen rivi (indeksi 0). Tulos sisältää Alician tiedot:

Name       Alicia
Age            28
City     Nottingham
Name: 0, dtype: object

Rivin ja sarakkeen va­lit­se­mi­nen

Jos haluat määrittää sekä rivin että sarakkeen indeksin, välitä nämä arvot iloc[] pilkulla ero­tet­tu­na:

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

Yllä olevalla koodilla pandas iloc[] valitsee en­sim­mäi­sen rivin (indeksi 0) ja toisen sarakkeen (indeksi 1). Tuloksena on Alician ikä: 28.

Useiden rivien ja sa­rak­kei­den va­lit­se­mi­nen vii­pa­lei­den avulla

Voit myös valita useita rivejä ja sa­rak­kei­ta sa­ma­nai­kai­ses­ti Python-vii­pa­lei­den avulla. Muista, että kak­sois­pis­teen jälkeinen indeksi ei sisälly valintaan.

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

Yllä olevan koodin tulos on:

Name  Age
0  Alicia   28
1  Carlos   24

Tässä valitaan kaksi en­sim­mäis­tä riviä (0:2) ja kaksi en­sim­mäis­tä saraketta (0:2). Tuloksena oleva DataFrame sisältää vain rivien 0 ja 1 sekä sa­rak­kei­den 0 ja 1 tiedot.

Useiden rivien ja sa­rak­kei­den va­lit­se­mi­nen luet­te­lois­ta

Voit myös käyttää Python-listoja useiden rivien ja sa­rak­kei­den va­lit­se­mi­seen. Listojen etuna on, että voit valita DataFrame-tau­lu­kos­ta osia, jotka eivät ole suoraan vie­rek­käin:

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

Tässä valitaan en­sim­mäi­nen ja kolmas rivi ([0, 2]) sekä toinen ja kolmas sarake ([1, 2]), jolloin tuloksena saadaan seuraava tuloste:

Age        City
0     28    Nottingham
2     22     Cardiff