Pandas Iloc

Pandas est une bibliothèque d'analyse Python. Les méthodes «loc ()» et «iloc ()» ne sont que deux des nombreuses techniques de filtrage de données simples disponibles dans la bibliothèque Pandas. Nous pouvons effectuer pratiquement n'importe quelle tâche de sélection de données sur les cadres de données Pandas avec ces. Bien que «loc ()» soit basé sur un étiquette, nous devons spécifier les noms des lignes et des colonnes que nous voulons exclure. Avec l'aide de la méthode Pandas «Iloc ()» pour la recherche basée sur les entiers, vous pouvez choisir certaines lignes et sous-ensemble Pandas DataFrames et séries. La facilité d'utilisation de DataFrame est l'un de ses principaux avantages. Vous pouvez le vérifier par vous-même en sélectionnant ou en filtrant des lignes ou des colonnes de données de données à l'aide des propriétés «loc ()» ou «iloc ()». Dans une dataframe, ces propriétés sont généralement utilisées.

Méthode pandas iloc ()

Python propose une gamme diversifiée de modules et de fonctions pour la manipulation des données. Le module Pandas nous offre des options supplémentaires lorsqu'ils traitent avec de grands ensembles de données en termes de lignes et de colonnes. Le système Python «Iloc ()» nous a permis de spécifier une unité d'information spécifique ou une valeur d'un ensemble de valeurs dans un cadre de données ou des informations qui font partie d'une ligne ou d'une colonne particulière.

Syntaxe pour la méthode Pandas Iloc ()

Exemple: avec la technique Pandas Iloc (), récupérer une seule ligne à partir d'un index

«Spyder» est l'outil que nous utilisons. Nous avons un cadre de données nommé «voiture» dans cet exemple. Il a trois colonnes avec les titres: «nom», «prix» et «modèle». Il y a quatre rangées au total: «Suzuki», «Toyota», «Honda City» et «Corolla» sont dans la première colonne. Leurs prix sont: «200000», «320000», «290000» et «30000» dans la deuxième colonne. Leurs «modèles» sont: «2022», «2021», «2020» et «2022».

La fonction Python créée «index ()» trouve un élément spécifié à l'avant d'une liste et fournit l'index de la première copie. Il s'agit d'une méthode de plage Python qui donne l'index d'un élément donné dans une liste «A», «B», «C» et «D» répertoriés dans l'index. «DF» fait référence au cadre de données. À l'aide de la fonction d'impression, nous sortira notre trame de données.

L'application de la méthode «iloc ()» dans une ligne sera notre prochaine étape majeure, qui fait également l'objet de notre article. Vous pouvez choisir une seule ligne et une colonne par index en utilisant "Iloc ()". Le service «iloc ()» nous permet d'acquérir un numéro unique à partir d'une ligne ou d'une colonne en utilisant les valeurs d'index qui y sont actuellement définies. Dans ce code, nous imprimons l'index «D» en utilisant la technique «iloc ()» et un index symbolise «D». Impression «DF.Iloc [3] ”imprimera l'index« D »que notre sortie démontre.

Sur la base de l'image acquise, le tableau des voitures qui a trois colonnes et contient des données est facilement visible. Dans l'étape suivante, les données de l'index «D» s'affiche à l'aide de la fonction «Iloc []» est fournie. Lasltly, le nom d'index, «d» et le type de données, «objet» sont apparents.

Exemple: récupération d'une seule colonne à partir d'un index

Cette instance est comparable au premier, sauf que dans le premier, nous récupérons les données à ligne unique et dans la seconde, nous récupérons les données de colonne unique en utilisant "Iloc ()". Il y a quatre colonnes dans notre cadre de données «Résultat»: «Student_name», «Total_marks», «pourcentage» et «Remarques». Les noms de la première colonne sont: «Juliette», «Willian», «Alfie» et «Edward». Les étudiants avec des dizaines de «99», «40», «88» et «73» sont inclus dans le deuxième. Ce cadre de données fournit des informations sur les notes de l'étudiant, qu'ils passent ou échouent. "Index ()" Une fonction Python nouvellement annoncée localise un certain élément en haut d'une liste et revient. L'index est le même que ce que nous avons utilisé dans le scénario précédent «A», «B», «C» et «D». «Print (DF)» est utilisé dans le cadre de données d'impression.

Suivant cela, nous entrons maintenant l'index de sélection "a" en utilisant la méthode "iloc ()". La fonction «index ()» renvoie la position de l'élément dans la liste donnée ou les lignes du flux. Semblable à l'exemple précédent, nous choisirons la colonne qui affichera la première colonne. Dans l'exemple précédent, l'index «D» a été imprimé. Mais dans cet exemple, l'index «A» a été pris et il est imprimé en utilisant «DF.Iloc [:, 0] ". La sortie affichera ses résultats.

Nous pouvons voir visiblement le tableau «Résultat». Ce tableau affiche le pourcentage des marques et des remarques globales d'un étudiant qui sont fournies après leur nom. Maintenant, nous le voyons affiché dans la première colonne «Student_name» que nous avons choisi en utilisant «DF.Iloc () "parce qu'il a pris l'indice" 0 ". Cette colonne est située dans l'index «0», donc il s'est affiché dans la première colonne.

Exemple: application de l'état dans Pandas Iloc ()

Le cadre de données que nous utilisons dans cet exemple est le même que celui que nous avons utilisé dans l'exemple précédent. Vous pouvez spécifier une «condition» à l'aide de la fonction «iloc ()» et la sortie sera un dataframe qui contient les lignes et les colonnes qui satisfont la condition. Dans cette pratique, la «condition» sur un pandas dataframe peut être mise en œuvre si la colonne, au niveau de la ligne ou sur une base séparée. Dans cet exemple, nous avons créé un cadre de données appelé «résultat» et ajouté quatre colonnes auxquelles nous avons inséré des données. Cela affiche certains résultats des étudiants.

Ensuite, similaire au cas précédent, nous avons ajouté la méthode "index ()". Plusieurs conditions peuvent parfois être tenues de filtrer nos données. Cependant, nous n'utilisons qu'une seule condition. Ce sont quelques-uns des processus fondamentaux effectués pour ajouter de nouvelles données en utilisant certaines de nos analyses uniques. Certes, Loops est pour tout. Vous pouvez voir que la même structure est utilisée pour une variété d'activités. Cependant, Pandas a plusieurs procédures intégrées adaptées aux activités que nous devons généralement mener. Ensuite, nous appliquons la fonction d'impression pour afficher notre trame de données «Résultat». Ensuite, ajoutez une condition supérieure à «>» en utilisant «df. Iloc () "à" Total _marks "pour afficher les données de ceux dont les marques sont supérieures à 40.

Dans la trame de données résultante, vous pouvez voir que nous affichons trois valeurs, ce qui signifie qu'une valeur est rejetée. La valeur qui est éliminée est l'index «B» car la condition indique que la marque sera plus que «40». Comme le montre l'image de sortie, il affiche uniquement des informations sur les étudiants dont les «marques totales» étaient supérieures à «40».

Conclusion

La procédure «Iloc ()» de Python permet à l'utilisateur de sélectionner une ligne ou une colonne sélectionnée dans l'ensemble de données est introduite dans la bibliothèque Pandas. Grâce à l'exploitation des valeurs d'index, nous pouvons rapidement obtenir un numéro particulier à partir d'une ligne ou d'une colonne via la méthode «Iloc ()» de Python. Le numéro de ligne et le numéro de colonne sont deux ou plusieurs paramètres de parties compétents pour l'opérateur ILOC à Python. La fonction «Iloc ()» dans Python n'accepte que les paramètres du type «int». Dans le premier exemple, nous avons vu comment implémenter la méthode «iloc ()» pour extraire les données d'une seule «ligne» avec l'utilisation de leur index. La technique «Iloc ()» a été utilisée pour extraire les données d'une seule «colonne» dans le deuxième exemple via son index et les données de l'étudiant dont les marques sont supérieures à quarante ans seront montrées dans la dernière sortie où la condition «>» a été appliqué à "Total_marks". Ce sont les moyens d'utiliser la méthode Pandas «Iloc ()» et leurs cas d'utilisation correspondants.