pandas filter : loc vs iloc
예제 df
Python
행 기준 선택은 어렵다 예외적으로 df[0:3]이 있지만,
location vs. integer location
| loc | iloc | |
| 이름 | location | integer location |
| 추출기준 | 행또는열의 label이나 boolean arry로 (사람이 읽을수 있는 라벨값, 특정조건식 으로) | 행또는열의 순서를 나타내는 정수로 ( 컴퓨터가 읽기좋은 숫자, 위치순서로) |
| df.loc[행인덱싱값, 열인덱싱값] | df.iloc[행인덱스, 열인덱스] | |
| 값하나 | 행하나 (df.loc[0] 인덱스이름이 0인행만) |
행 Series (cf. dataFrame)
pandas.core.frame.DataFrame 이 아닌 pandas.core.series.Series
loc 라벨
Python
iloc 순서정수
Python
[ ]
colNm1 1
colNm2 2
colNm3 3
colNm4 4
colNm5 5
Name: ridx1, dtype: int64
열 Series
loc 라벨
Python
iloc 순서정수
Python
[ ] 하나의 column가져오기 => Serise
Python
ridx1 1
ridx2 6
ridx3 11
ridx4 16
Name: colNm1, dtype: int64
오류
Python
XXXXXXXXXXXXXXXXXX
행 DataFrame
loc
Python
iloc
Python
[ ] 특이한 케이스
Python
오류
Python
XXXXXXXXXXXXXXXXXX
loc 검색
Python
열 DataFrame
loc
Python
iloc
Python
[ ] 특이한 케이스.
Python
행열 DataFrame
loc
Python
iloc
Python
