Was sind die Hauptunterschiede zwischen den Pandas-Methoden „loc' und „iloc' für das DataFrame-Slicing?

Wie unterscheiden sich iloc und loc?

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]]

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