# Hva er Python pandas-egenskapen iloc\[\]?

Python pandas DataFrame-egenskapen `iloc[]` brukes til å velge data i en pandas DataFrame **ved hjelp av indekser**. Dette gjør det mulig å vise bestemte rader og kolonner i en DataFrame.

## Hva er syntaksen for pandas `iloc[]`?

Pandas `iloc[]` bruker heltall for å spesifisere **hvilke elementer fra DataFrame som skal velges**. Den generelle syntaksen for pandas `DataFrame.iloc()` er:

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

Du kan overføre pandas `iloc[]` **et enkelt heltall, en Python-liste med heltall, et slice-objekt eller en Python-tuple med rad- og kolonneindekser**.

## Hvordan bruke pandas `DataFrame.iloc[]`

Oppførselen til pandas `iloc[]` endres avhengig av verdien du sender til egenskapen. Vi har gitt forskjellige eksempler nedenfor for å illustrere dette.

### Velge en rad

Først skal vi lage en DataFrame med ulike personer, deres alder og byene de bor i:

```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)
```

Den resulterende DataFrame ser slik ut:

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

Ved hjelp av `iloc[]` kan du nå velge hvilken som helst rad ved å angi den tilsvarende radindeksen:

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

I dette eksemplet er den første raden (indeks 0) valgt. Resultatet inneholder dataene for Alicia:

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

### Velge en rad og en kolonne

Hvis du vil spesifisere både en rad- og kolonneindeks, sender du bare disse verdiene til `iloc[]` med et komma mellom dem:

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

Med koden ovenfor velger pandas `iloc[]` den første raden (indeks 0) og den andre kolonnen (indeks 1). Resultatet er Alicias alder: 28.

### Velge flere rader og kolonner ved hjelp av segmenter

Du kan også velge flere rader og kolonner samtidig ved hjelp av Python-slices. Husk at indeksen etter kolon ikke er inkludert i valget.

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

Resultatet for koden ovenfor er:

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

Her er de to første radene (`0:2`) og de to første kolonnene (`0:2`) valgt. Den resulterende DataFrame inneholder bare dataene i rad 0 og 1 og kolonne 0 og 1.

### Velge flere rader og kolonner med lister

Du kan også bruke Python-lister til å velge flere rader og kolonner. Fordelen med lister er at du kan velge deler av DataFrame som ikke ligger direkte ved siden av hverandre:

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

Her er første og tredje rad (`[0, 2]`) og andre og tredje kolonne (`[1, 2]`) valgt, noe som gir følgende utdata:

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


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/nb-no/digitalguide/nettsteder/webutvikling/python-pandas-dataframe-iloc/](https://www.ionos.com/nb-no/digitalguide/nettsteder/webutvikling/python-pandas-dataframe-iloc/) for AI/LLM consumption.