В Pandas loc и iloc используются для выбора строк и столбцов из DataFrame, но они различаются тем, как именно задаются позиции.
loc – Индексирование по меткамloc выбирает данные, используя метки строк и столбцов (названия).
df.loc[0:3, "name":"age"] # включает строки 0,1,2,3 и столбцы от "name" до "age"
iloc – Индексирование по целым числамiloc выбирает данные, используя целочисленные позиции, независимо от реальных меток индекса.
df.iloc[0:3, 0:2] # включает строки 0,1,2 и столбцы 0,1
loc использует метки; iloc использует целочисленные позицииloc включает конечное значение; iloc исключает егоloc при работе со значимыми метками индекса; используй iloc при работе с порядком по позицииЕсли DataFrame имеет стандартный целочисленный индекс, loc и iloc могут выглядеть одинаково — но они ведут себя по-разному, когда индекс непоследовательный или нецелочисленный:
df = df.set_index("name")
df.loc["Alice":"Charlie"] # выбирает по меткам имен
df.iloc[0:2] # выбирает первые две строки по позиции
При использовании loc с range slicing оба конца диапазона включаются, тогда как iloc исключает конечную точку, как стандартный Python slicing.
Новый — ещё не проверен сообществом
Вы