# A função Pandas iloc() do Python

A função `iloc[]` da Biblioteca Python Pandas serve para selecionar dados dentro de um DataFrame do Pandas **com base no seu índice**. Desta forma, é possível visualizar linhas e colunas específicas de um DataFrame de acordo com a sua posição.

## Sintaxe da propriedade `iloc[]` do Pandas

A propriedade iloc\[\] do Pandas aceita inteiros que especificam **quais elementos do DataFrame devem ser selecionados**. A sintaxe geral para `DataFrame.iloc()` é a seguinte:

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

Pode passar para `iloc[]` **um único inteiro, uma lista de inteiros em Python, um objeto de corte (slice) ou uma tupla com índices de linhas e colunas** como parâmetros.

## Utilização da propriedade Pandas `DataFrame.iloc[]`

O comportamento do `iloc[]` de Pandas varia de acordo com o valor que você passa para essa propriedade. Você entenderá melhor com a ajuda dos seguintes exemplos práticos:

### Seleção de uma linha específica

O primeiro passo consiste em criar um DataFrame. Neste exemplo, estão incluídos os nomes de várias pessoas, a sua idade e o seu local de residência:

```python
import pandas as pd
# Ejemplo de DataFrame
data = {'Nombre': ['Ana', 'Juan', 'Carla', 'David'],
    'Edad': [28, 24, 22, 32],
    'Ciudad': ['Barcelona', 'Madrid', 'Huelva', 'Castellón']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

O DataFrame resultante tem a seguinte aparência:

```none
Nombre  Edad    Ciudad
0     Ana    28    Barcelona
1     Juan     24    Madrid
2    Carla     22    Huelva
3    David     32    Castellón
```

Com a ajuda do `iloc[]`, pode selecionar qualquer linha. Para isso, basta indicar a linha desejada:

```python
# Selección de la fila 0
result = df.iloc[0]
print(result)
```

Neste exemplo, seleciona-se a primeira linha (índice 0). O resultado mostra os dados de Ana:

```none
Nombre       Ana
Edad         28
Ciudad    Barcelona
Name: 0, dtype: object
```

### Seleção de uma linha e coluna específicas

Se, além do índice da linha, desejar especificar o índice da coluna, pode passar ambos os índices para `iloc[]` como parâmetros, separados por uma vírgula. Aqui está um exemplo:

```python
# Selección de la fila 0 y la columna 1
result = df.iloc[0, 1]
print(result)
```

Com a chamada anterior à função `iloc[]` do Pandas, seleciona-se a primeira linha (índice 0) e a segunda coluna (índice 1). O resultado seria a idade de Ana: 28.

### Seleção de várias linhas e colunas usando objetos de corte (slices)

O Pandas também permite selecionar várias linhas e colunas ao mesmo tempo com os objetos de corte do Python. Tenha em atenção que o índice que aparece após os dois pontos não é incluído na seleção.

```python
# Selección de las dos primeras filas y las dos primeras columnas
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)
```

O resultado do código anterior seria:

```none
Nombre  Edad
0    Ana     28
1    Juan    24
```

Aqui, foram selecionadas as duas primeiras linhas (`0:2`) e as duas primeiras colunas (`0:2`). O DataFrame resultante contém apenas os elementos correspondentes.

### Seleção de linhas e colunas específicas utilizando listas

Como mencionámos anteriormente, também pode selecionar várias linhas e colunas utilizando listas Python. Este método apresenta uma vantagem em relação aos anteriores, pois permite selecionar áreas não contíguas do DataFrame.

```python
# Selección de la primera y tercera fila, así como de la segunda y tercera columna
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)
```

Neste código, foram selecionadas a primeira e a terceira linhas (`[0, 2]`) e a segunda e a terceira colunas (`[1, 2]`). O resultado é o seguinte:

```none
Edad     Ciudad
0    28     Barcelona
2    22      Huelva
```


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