Бібліотека Pandas Python дуже корисна для обробки математичних даних і широко використовується в області машинного навчання. Він містить багато методів для його належного функціонування. місце() і iloc() є одним із таких методів. Вони використовуються для розділення даних із Pandas DataFrame . Вони допомагають у зручному виборі даних з DataFrame в Python . Вони використовуються для фільтрації даних за деякими умовами.
Різниця між loc() та iloc() у Pandas DataFrame
Тут ми побачимо різницю між функціями loc() і iloc() у Pandas DataFrame. Щоб побачити та порівняти різницю між цими двома, ми створимо зразок Dataframe, який будемо використовувати у всьому параграфі. Робота обох цих методів пояснюється в зразку набору даних автомобілів.
python3
програма двовимірного масиву на c
# importing the module> import> pandas as pd> > # creating a sample dataframe> data>=> pd.DataFrame({>'Brand'>: [>'Maruti'>,>'Hyundai'>,>'Tata'>,> >'Mahindra'>,>'Maruti'>,>'Hyundai'>,> >'Renault'>,>'Tata'>,>'Maruti'>],> >'Year'>: [>2012>,>2014>,>2011>,>2015>,>2012>,> >2016>,>2014>,>2018>,>2019>],> >'Kms Driven'>: [>50000>,>30000>,>60000>,> >25000>,>10000>,>46000>,> >31000>,>15000>,>12000>],> >'City'>: [>'Gurgaon'>,>'Delhi'>,>'Mumbai'>,> >'Delhi'>,>'Mumbai'>,>'Delhi'>,> >'Mumbai'>,>'Chennai'>,>'Ghaziabad'>],> >'Mileage'>: [>28>,>27>,>25>,>26>,>28>,> >29>,>24>,>21>,>24>]})> > # displaying the DataFrame> display(data)> |
>
>
Вихід
Brand Year Kms Driven City Mileage 0 Maruti 2012 50000 Gurgaon 28 1 Hyundai 2014 30000 Delhi 27 2 Tata 2011 60000 Mumbai 25 3 Mahindra 2015 25000 Delhi 26 4 Maruti 2012 10000 Mumbai 28 5 Hyundai 2016 46000 Delhi 29 6 Renault 2014 31000 Mumbai 24 7 Tata 2018 15000 Chennai 21 8 Maruti 2019 12000 Ghaziabad 24>
Функція Python loc().
The функція loc(). це метод вибору даних на основі міток, який означає, що ми повинні передати назву рядка або стовпця, які ми хочемо вибрати. Цей метод включає останній елемент діапазону, переданого в ньому, на відміну від iloc(). loc() може приймати булеві дані на відміну від iloc(). Багато операцій можна виконати за допомогою методу loc(), наприклад
приклад 1: Вибір даних за деякими умовами
У цьому прикладі код використовуєloc>функція для вибору та відображення рядків із DataFrame, де бренд «Maruti» і пробіг перевищує 25, показуючи відповідну інформацію про автомобілі Maruti з великим пробігом.
python3
# selecting cars with brand 'Maruti' and Mileage>25>>> => 'Maruti'>) & (data.Mileage>>25>)])> |
>
>
Вихід
Brand Year Kms Driven City Mileage 0 Maruti 2012 50000 Gurgaon 28 4 Maruti 2012 10000 Mumbai 28>
приклад 2: Вибір діапазону рядків із DataFrame
У цьому прикладі код використовуєloc>функція для вилучення та відображення рядків з індексами від 2 до 5 (включно) з DataFrame, надаючи інформацію про певний діапазон автомобілів у наборі даних.
підключити базу даних java
python3
java case оператор
# selecting range of rows from 2 to 5> display(data.loc[>2>:>5>])> |
>
>
Вихід
Brand Year Kms Driven City Mileage 2 Tata 2011 60000 Mumbai 25 3 Mahindra 2015 25000 Delhi 26 4 Maruti 2012 10000 Mumbai 28 5 Hyundai 2016 46000 Delhi 29>
приклад 3: Оновлення значення будь-якого стовпця
У цьому прикладі код використовуєloc>для оновлення значень «Пробіг» до 22 для автомобілів у DataFrame, де рік виробництва до 2015. Потім відображається змінений DataFrame, що відображає зміни, внесені до стовпця «Пробіг».
python3
# updating values of Mileage if Year <2015> data.loc[(data.Year <>2015>), [>'Mileage'>]]>=> 22> display(data)> |
>
лисиця чи вовк
>
Вихід
Brand Year Kms Driven City Mileage 0 Maruti 2012 50000 Gurgaon 22 1 Hyundai 2014 30000 Delhi 22 2 Tata 2011 60000 Mumbai 22 3 Mahindra 2015 25000 Delhi 26 4 Maruti 2012 10000 Mumbai 22 5 Hyundai 2016 46000 Delhi 29 6 Renault 2014 31000 Mumbai 22 7 Tata 2018 15000 Chennai 21 8 Maruti 2019 12000 Ghaziabad 24>
Функція Python iloc().
The функція iloc(). це метод вибору на основі індексів, що означає, що ми повинні передати цілочисельний індекс у методі для вибору певного рядка/стовпця. Цей метод не включає останній елемент переданого в нього діапазону, на відміну від loc(). iloc() не приймає булеві дані на відміну від loc(). За допомогою iloc() виконуються такі операції:
приклад 1: Виділення рядків за допомогою цілих індексів
У цьому прикладі код використовуєiloc>функція для отримання та відображення певних рядків з індексами 0, 2, 4 і 7 з DataFrame, демонструючи інформацію про вибрані автомобілі в наборі даних.
python3
# selecting 0th, 2nd, 4th, and 7th index rows> display(data.iloc[[>0>,>2>,>4>,>7>]])> |
>
>
Вихід
Brand Year Kms Driven City Mileage 0 Maruti 2012 50000 Gurgaon 28 2 Tata 2011 60000 Mumbai 25 4 Maruti 2012 10000 Mumbai 28 7 Tata 2018 15000 Chennai 21>
приклад 2: Одночасний вибір діапазону стовпців і рядків
У цьому прикладі код використовуєiloc>функція для вилучення та відображення підмножини DataFrame, включаючи рядки з 1 по 4 і стовпці з 2 по 4. Це надає інформацію про певний діапазон автомобілів і їхні відповідні атрибути в наборі даних.
python3
# selecting rows from 1 to 4 and columns from 2 to 4> display(data.iloc[>1>:>5>,>2>:>5>])> |
>
java аналізує рядок до int
>
Вихід
Kms Driven City Mileage 1 30000 Delhi 27 2 60000 Mumbai 25 3 25000 Delhi 26 4 10000 Mumbai 28>