Quelle est la différence entre « iloc » et « loc » de Pandas pour la sélection de données ?

Comment iloc et loc diffèrent : étiquette par rapport à l'emplacement

Comprendre la distinction

Le la principale distinction entre iloc et loc réside dans la manière dont ils accèdent aux lignes et columns:

• loc: Localise les données à l'aide de étiquettes de ligne et de colonne. Ces étiquettes sont généralement des valeurs d'index ou des noms de colonnes.
• iloc : Localise les données à l'aide de emplacements entiers de ligne et de colonne. Ces emplacements font référence à la position des éléments dans le DataFrame.

Démonstration

Considérez l'exemple de DataFrame ci-dessous :

Index	Column A
0	John
1	Mary
2	Peter

Extraire les 5 premiers rows:

• loc[:5] : renvoie toutes les lignes avec des étiquettes d'index de 0 à 4 (inclus).
• iloc[ :5] : Renvoie les 5 premières lignes aux emplacements entiers 0 à 4 (exclusif).

Clarifier la différence

Pour illustrer davantage, considérons un indice non monotone :

Index	Series
49	a
48	b
47	c
0	d
1	e
2	f

Accéder au valeur à l'étiquette d'index 0 :

• loc[0] récupère 'd' car il utilise des étiquettes d'index.
• iloc[0] récupère 'a' car il utilise des emplacements entiers (même si l'emplacement entier de 'd' est 3).

Accéder à une tranche de rows :

• loc[0:1] récupère les lignes avec les étiquettes d'index 0 et 1 (inclus).
• iloc[0:1] récupère uniquement la ligne à l'emplacement d'index 0 (et n'inclut pas la ligne 1).

Considérations supplémentaires

• Étiquettes manquantes : loc déclenche une KeyError si l'étiquette spécifiée n'est pas dans le index, tandis qu'iloc renvoie une IndexError.
• Boolean Series : loc peut indexer via une série booléenne, tandis qu'iloc renvoie une NotImplementedError.
• Callables : loc et iloc peuvent tous deux appliquer des callables en tant qu'indexeurs, mais ils gèrent des limite les valeurs différemment.

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