データフレーム選択におけるパンダの「loc」と「iloc」の違いは何ですか?

iloc と loc はどう違うのですか?

Python の pandas ライブラリでは、loc 関数と iloc 関数はデータフレームのスライスに使用されます。これらはいくつかの類似点を共有していますが、主な目的と基礎となるメカニズムが大きく異なります。

loc と iloc: ラベルベースとロケーションベースの選択

loc行または列に関連付けられたインデックス値である labels に基づいて動作します。行 (または列) のラベルを指定された選択基準と照合することにより、行 (または列) を取得します。たとえば、df.loc[:5] は、ラベルが昇順で並んでいる DataFrame の最初の 5 行を返します。一方、

iloc は、以下に基づいて動作します。 整数の位置。 DataFrame 内の位置に基づいて行 (または列) を選択します。たとえば、df.iloc[:5] も最初の 5 行を返しますが、その選択は序数位置 (0 から始まるインデックス) に基づいて行われます。

区別を示す例

非単調インデックスを持つ次のデータフレームを考えてみましょう:

s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2]) 

loc と iloc を使用して、最初の 5 つの要素を取得します:

s.loc[:5]   # row by row label (inclusive)
s.iloc[:5]  # row by row location (exclusive)

結果は異なります:

• s.loc[:5] はインデックス ラベル 0 ～ 5 (両端を含む) を持つ行を返します。 :

0    d
1    e
2    f

• s.iloc[:5] は位置 0 にある行を返します

49    a
48    b
47    c
0    d
1    e

一般的な違い

loc と iloc の一般的な違いを要約すると、次のようになります。

• loc:インデックス ラベル ベース、タグによる正確な選択。
• iloc: 整数の場所ベース、による選択Position.
• loc は非単調なインデックスと範囲外のラベルを処理できますが、iloc はそのような場合にエラーを発生させます。
• iloc は、特定のシナリオでは、特にインデックスが

追加の考慮事項

重要ですiloc は DataFrame の列でも操作できますが、その構文は同じままであることに注意してください。ただし、loc は列を選択するときに軸ラベルを使用できるため、柔軟性が高まります。

詳細については、[インデックス付けとスライス] (https://pandas.pydata.org/docs/) に関する pandas のドキュメントを参照してください。 user_guide/indexing.html).

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