În biblioteca Python pandas, DataFrame.loc[] este o proprietate care vă permite să selectați date dintr-un DataFrame folosind etichete. Acest lucru facilitează extragerea anumitor rânduri și coloane dintr-un DataFrame.

Care este sintaxa pentru pandas loc[]?

Sintaxa pentru loc[] este destul de simplă. Tot ce trebuie să faceți este să treceți etichetele coloanelor și rândurilor pe care doriți să le selectați ca parametru:

DataFrame.loc[selection]
python

Cu pandas loc[], selecțiile se fac în principal folosind etichete. Aceasta înseamnă că parametrul pe care îl furnizați poate fi o singură etichetă, o listă sau o secțiune de etichete. Se pot folosi și matrice booleene.

Care este diferența dintre loc[] și iloc[]?

În timp ce pandas DataFrame.loc[] selectează datele pe baza etichetelor, DataFrame.iloc selectează datele pe baza pozițiilor întregi. Iată un exemplu de cod care ilustrează diferențele. Mai întâi, vom crea un DataFrame pandas:

import pandas as pd
# Example DataFrame
data = {'Name': ['Alyssa', 'Brandon', 'Carmen'], 'Age': [23, 35, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
python

Iată cum arată DataFrame:

Name    Age
0   Alyssa     	23
1 	Brandon     35
2  	Carmen     	30

Pentru a extrage „Alyssa” din DataFrame, puteți utiliza atât pandas loc[], cât și iloc[]. Deși abordarea diferă, rezultatul este același:

# Using loc and labels to extract Alyssa
print(df.loc[0, 'Name'])  # Output: 'Alyssa'
# Using iloc and integers to extract Alysa
print(df.iloc[0, 0])  # Output: 'Alyssa'
python

Cum se utilizează pandas DataFrame.loc[]

Pandas loc[] vă ajută să extrageți subseturi din DataFrame. Cu loc[], puteți extrage un singur rând sau coloană, mai multe rânduri și coloane sau chiar aplica condiții de filtrare. Această flexibilitate îl face potrivit pentru o varietate de cazuri de utilizare.

Selectarea unui singur rând

Să vedem un exemplu de DataFrame:

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alyssa', 'Brandon', 'Carmen'],
    'Age': [23, 35, 30],
    'City': ['Sheffield', 'Glasgow', 'Belfast']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
python

Iată cum arată DataFrame-ul rezultat:

Name  	Age      City
0   Alyssa  23	 	Sheffield
1 Brandon  	35    Glasgow
2 Carmen    30    Belfast

Pentru a selecta datele din rândul care conține informații despre Brandon (index 1), puteți utiliza pandas loc[]:

brandon_data = df.loc[1]
print(brandon_data)
python

Iată rezultatul:

Name         Brandon
Age              35
City        	Glasgow
Name: 1, dtype: object

Selectarea mai multor coloane

De asemenea, puteți utiliza DataFrame.loc[] pentru a selecta un subset de coloane. Codul următor selectează coloanele „Nume” și „Oraș”:

name_city = df.loc[:, ['Name', 'City']]
print(name_city)
python

Rezultatul este un subset al DataFrame-ului original:

Name     City
0   Alyssa  Sheffield
1 Brandon   Glasgow
2  Carmen   Belfast

Selectarea rândurilor pe baza condițiilor

Cu pandas loc[], puteți selecta și rânduri care îndeplinesc anumite criterii. Puteți face acest lucru cu ajutorul operatorilor de comparație booleană. De exemplu, iată cum puteți filtra toate persoanele care au peste 25 de ani:

older_than_25 = df.loc[df['Age'] > 25]
print(older_than_25)
python

Codul de mai sus generează un DataFrame care include numai datele persoanelor din DataFrame care au peste 25 de ani:

Name  	Age     City
1 Brandon     35   Glasgow
2  Carmen     30   Belfast
Mergi la meniul principal