loc и iloc — два важных метода библиотеки pandas в Python для манипулирования и индексирования данных.
-
“loc”: метод “loc” используется для доступа к группе строк и столбцов по меткам. Он принимает одну метку или список меток в качестве входных данных и возвращает DataFrame или Series, содержащие выбранные строки и столбцы. Пример использования:
df.loc[row_label, columns_label]. -
“iloc”: метод “iloc” используется для доступа к группе строк и столбцов посредством целочисленной индексации. Он принимает целые или логические значения в качестве входных данных и возвращает DataFrame или Series, содержащий выбранные строки и столбцы. Пример использования:
df.iloc[row_index, columns_index].
Другие связанные методы в pandas для манипулирования данными и индексирования включают:
-
“at”: метод “at” используется для доступа к одному значению в DataFrame или Series по метке. Он похож на «loc», но обеспечивает более быстрый доступ к скалярным значениям.
-
“iat”: метод “iat” используется для доступа к одному значению в DataFrame или Series посредством индексации на основе целых чисел. Он похож на «iloc», но обеспечивает более быстрый доступ к скалярным значениям.
-
“set_index”: метод “set_index” используется для установки одного или нескольких столбцов в качестве индекса DataFrame.
-
“reset_index”: метод “reset_index” используется для сброса индекса DataFrame обратно к целочисленному индексу по умолчанию.
-
“head”: метод “head” используется для возврата первых n строк DataFrame или Series.
-
“tail”: метод “tail” используется для возврата последних n строк DataFrame или Series.
-
“reindex”: метод “reindex” используется для согласования DataFrame с новым индексом, при необходимости заполняя пропущенные значения.
-
“drop”: метод “drop” используется для удаления указанных меток из строк или столбцов в DataFrame.