Search results
3 sty 2020 · Python Pandas Tutorial – indeksy oraz funkcja loc. W tej lekcji, zajmiemy się przeglądaniem oraz modyfikacją DataFrame z użyciem indeksów. Poznamy nowe funkcje loc oraz iloc, oraz jeszcze mocniej rozpalimy naszą miłość do Pandas. Zaczynajmy!
Pandas iloc is a method for integer-based indexing, which is used for selecting specific rows and subsetting pandas DataFrames and Series. The command to use this method is pandas.DataFrame.iloc()
W tym rozdziale omówimy, jak wyciąć i pokroić w kostkę datę i ogólnie uzyskać podzbiór obiektu pandy. Operatory indeksowania Python i NumPy „ []” oraz operator atrybutów „”. zapewniają szybki i łatwy dostęp do struktur danych Pandas w szerokim zakresie zastosowań.
Główna różnica między loc i iloc polega na tym, że loc jest używane do nazw wierszy i kolumn. Iloc służy do uzyskiwania dostępu do poszczególnych wierszy i kolumn za pomocą indeksu liczb całkowitych.
You can use Index.get_loc for position of column Taste, because DataFrame.iloc select by positions: #return second position (python counts from 0, so 1) print (df.columns.get_loc('Taste')) 1. df.iloc[0:2, df.columns.get_loc('Taste')] = 'good'.
The iloc[] property in Pandas allows us to select rows and columns based on their integer location. Example import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data)
Lub, wyświetlić konkretne wiersze i kolumny, zdefiniowane za pomocą liczb, przy użyciu funkcji iloc(): df.iloc[0:3,0:3] Niezwykle ważna jest również funkcja loc().
