iloc

Метод iloc в pandas представляет собой индексирование на основе позиции. Он позволяет выбирать строки и столбцы в DataFrame или Series с использованием целочисленных позиций вместо меток индексов. Давайте подробнее разберемся с этим методом и рассмотрим его использование на примерах кода.

Во-первых, для использования метода iloc необходимо иметь DataFrame или Series, на котором мы хотим выполнить индексацию. Начнем с создания DataFrame:

<pre class="hljs">import pandas as pd

data = {'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария', 'Петр'],
        'Возраст': [25, 30, 35, 40],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Минск', 'Киев']}
df = pd.DataFrame(data)
</pre>

Теперь у нас есть DataFrame df, и мы можем использовать метод iloc для выбора строк и столбцов.

Итак, давайте рассмотрим различные способы использования метода iloc:

1. Индексация строк:

<pre class="hljs">row_1 = df.iloc[0]
print(row_1)
</pre>

Результат:

<pre>Имя           Анна
Возраст         25
Город       Москва
Name: 0, dtype: object
</pre>

Как видим, мы выбрали первую строку в DataFrame по позиции 0. Вы можете выбирать несколько строк, указав диапазон позиций:

<pre class="hljs">rows_1_2 = df.iloc[1:3]
print(rows_1_2)
</pre>

Результат:

<pre>    Имя  Возраст            Город
1  Иван       30  Санкт-Петербург
2  Мария       35            Минск
</pre>

2. Индексация столбцов:

<pre class="hljs">column_1 = df.iloc[:, 0]
print(column_1)
</pre>

Результат:

<pre>0     Анна
1     Иван
2    Мария
3     Петр
Name: Имя, dtype: object
</pre>

Мы выбрали первый столбец в DataFrame по позиции 0. Здесь : означает, что мы хотим выбрать все строки.

3. Комбинированная индексация:

<pre class="hljs">values = df.iloc[1:3, [0, 1]]
print(values)
</pre>

Результат:

<pre>    Имя  Возраст
1  Иван       30
2  Мария       35
</pre>

Мы выбрали значения во второй и третьей строках для столбцов "Имя" и "Возраст".

Таким образом, мы рассмотрели базовое использование метода iloc в pandas. Он предоставляет нам возможность выбирать строки и столбцы в DataFrame или Series с использованием целочисленных позиций. Этот метод особенно полезен, когда у вас нет меток индексов или вы хотите использовать позиции для индексации.

Это был обзор использования метода iloc в pandas с примерами кода. Надеюсь, это помогло вам лучше понять его функциональность и возможности.