Loc vs. Iloc in Pandas: Wann sollte ich beide zum Schneiden verwenden?

Loc vs. Iloc Slicing in Pandas

Loc und iloc sind zwei häufig verwendete Slicing-Methoden in Pandas, die Flexibilität bei der Auswahl von Zeilen und bieten Spalten aus einem DataFrame. Es kann jedoch verwirrend sein, ihre subtilen Unterschiede zu verstehen.

Hauptunterschied: Labels vs. Standorte

Der Hauptunterschied zwischen loc und iloc liegt in der Art der Indizierung, die sie verwenden :

• Loc: Funktioniert weiter Beschriftungen, insbesondere die tatsächlichen Werte im Index oder in den Spaltenbeschriftungen.
• Iloc: Arbeitet an Ganzzahlpositionen und stellt die Position von Zeilen oder dar Spalten in der DataFrame.

Beispiele:

Betrachten Sie einen DataFrame mit einem nicht monotonen Ganzzahlindex:

df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
}, index=[0, 2, 4])

Loc:

• df.loc[0] greift auf die Zeile mit Index zu Label 0, unabhängig von seinem Standort.
• df.loc[0:1] ruft die Zeilen mit den Indexlabels 0 und 1 ab.

Iloc:

• df.iloc[0] ruft die Zeile an Indexposition 0 ab, unabhängig von ihrem Index label.
• df.iloc[0:1] greift nur auf die erste Zeile zu, da es Indexpositionen als ganze Zahlen angibt.

Hauptunterschiede in der Verwendung:

Feature	Loc	Iloc
Indexing	Labels	Integer locations
Slicing	Inclusive (by default)	Exclusive (by default)
Out-of-bounds behavior	KeyError	IndexError
Negative indexing	Supported	Supported for final row only
Boolean masking	NotImplementedError	Supports boolean mask
Callable indexing	Function applied to index	Function applied to row or column

Wann sollte Loc vs. verwendet werden? Iloc:

• Verwenden Sie loc, wenn Sie eine Indizierung basierend auf Bezeichnungen wie bestimmten Namen oder Kategorien benötigen.
• Bevorzugen Sie ilocfür ganzzahlbasierte Indizierung, insbesondere für Slicing-Vorgänge mit klaren Start- und Endpunkten.
• Vermeiden iloc für boolesche Maskierungsoperationen oder Indizierung basierend auf logischen Bedingungen.

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