Pandas iloc

Pandas es una biblioteca de análisis de Python. Los métodos "Loc ()" e "Iloc ()" son solo dos de las muchas técnicas simples de filtrado de datos disponibles en la biblioteca de Pandas. Podemos realizar prácticamente cualquier tarea de selección de datos en los marcos de datos de Pandas con estos. Aunque "loc ()" está basado en etiquetas, debemos especificar los nombres de las filas y columnas que queremos excluir. Con la ayuda del método Pandas "ILOC ()" para la búsqueda basada en enteros, puede elegir ciertas filas y subconjunto Pandas Dataframes y series. La facilidad de uso de DataFrame es uno de sus beneficios clave. Puede verificar esto para usted seleccionando o filtrando las propiedades o columnas de DataFrame utilizando las propiedades "Loc ()" o "Iloc ()". En un marco de datos, estas propiedades se usan típicamente.

Método pandas iLoc ()

Python ofrece una amplia gama de módulos y funciones para la manipulación de datos. El módulo pandas nos ofrece opciones adicionales al tratar con grandes conjuntos de datos en términos de filas y columnas. El sistema Python "ILoc ()" nos permitió especificar una unidad de información específica o un valor de un conjunto de valores en un marco de datos o información que forma parte de una fila o columna particular.

Sintaxis para el método pandas iLoc ()

Ejemplo: con la técnica pandas iLoc (), recuperando una sola fila de un índice

"Spyder" es la herramienta que estamos empleando. Tenemos un marco de datos llamado "auto" en este ejemplo. Tiene tres columnas con los encabezados: "Nombre", "Precio" y "Modelo". Hay cuatro filas en total: "Suzuki", "Toyota", "Honda City" y "Corolla" están en la primera columna. Sus precios son: "200000", "320000", "290000" y "30000" en la segunda columna. Sus "modelos" son: "2022", "2021", "2020" y "2022".

La función Python creada "index ()" encuentra un elemento especificado en la parte delantera de una lista y proporciona el índice de la primera copia. Es un método de rango de Python que proporciona el índice de un elemento dado dentro de una lista "A", "B", "C" y "D" se enumeran en el índice. "DF" se refiere al marco de datos. Usando la función de impresión, emitiremos nuestra trama de datos.

Aplicar el método "Iloc ()" en una fila será nuestro próximo paso principal, que también es el tema de nuestro artículo. Puede elegir una sola fila y columna mediante el índice utilizando "Iloc ()". El servicio "Iloc ()" nos permite adquirir un número único de una fila o columna utilizando los valores de índice que se establecen actualmente en él. En este código, estamos imprimiendo el índice "D" utilizando la técnica "Iloc ()" y un índice simboliza "D". Impresión "DF.ILOC [3] "imprimirá el índice" d "que nuestra salida demuestra.

Basado en la imagen adquirida, la tabla de automóviles que tiene tres columnas y contiene datos es fácilmente visible. En el paso posterior, los datos para el índice "D" se muestran utilizando la función "ILOC []" se proporciona. Lásty, el nombre del índice, "d" y el tipo de datos, "objeto" son evidentes.

Ejemplo: recuperar una sola columna de un índice

Esta instancia es comparable a la primera, excepto que en el primero recuperamos los datos de una sola fila y en el segundo recuperamos los datos de una sola columna utilizando "ILoc ()". Hay cuatro columnas en nuestro marco de datos de "resultado": "Student_Name", "Total_marks", "Porcentaje" y "Observaciones". Los nombres de la primera columna son: "Juliet", "Willian", "Alfie" y "Edward". Los estudiantes con decenas de "99", "40", "88" y "73" están incluidos en el segundo. Este marco de datos proporciona información sobre las calificaciones del estudiante, ya sea que pasen o falle. "Index ()" Una función de Python recientemente anunciada localiza un cierto elemento en la parte superior de una lista y devuelve. El índice es el mismo que usamos en el escenario anterior "A", "B", "C" y "D". "Imprimir (DF)" se utiliza en el marco de datos de impresión.

Después de eso, ahora ingresamos el índice de selección "A" utilizando el método "ILoc ()". La función "index ()" devolverá la posición del elemento en la lista dada o las líneas en la transmisión. Similar al ejemplo anterior, elegiremos la columna que mostrará la primera columna. En el ejemplo anterior, el índice "D" se imprimió. Pero en este ejemplo, se tomó el índice "A" y se imprime usando "DF.Iloc [:, 0] ". La salida mostrará sus resultados.

Podemos ver visiblemente la tabla de "resultado". Esta tabla muestra el porcentaje de las marcas y comentarios generales de un estudiante después de su nombre. Ahora, vemos que se muestra en la primera columna "Student_Name" que elegimos usando "DF.ILOC () "porque tomó el índice" 0 ". Esta columna se encuentra en el índice "0", por lo que se muestra en la primera columna.

Ejemplo: Aplicación de la condición en el método Pandas Iloc ()

El marco de datos que estamos utilizando en este ejemplo es el mismo que utilizamos en el ejemplo anterior. Puede especificar una "condición" utilizando la función "ILoc ()" y la salida será un marco de datos que contiene las filas y columnas que satisfacen la condición. En esta práctica, la "condición" en un marco de datos de pandas se puede implementar ya sea en cuanto a columnas, en cuanto a la fila o sobre una base separada. En este ejemplo, hemos hecho un marco de datos llamado "resultado" y agregamos cuatro columnas a las que hemos insertado datos. Esto muestra ciertos resultados del estudiante.

Luego, similar al caso anterior, agregamos el método "index ()". Ocasionalmente se pueden requerir múltiples condiciones para filtrar nuestros datos. Sin embargo, solo estamos usando una condición. Estos son algunos de los procesos fundamentales realizados para agregar nuevos datos utilizando algunos de nuestros análisis únicos. Ciertamente, los bucles son para todo. Puede ver que la misma estructura se usa para una variedad de actividades. Sin embargo, los pandas tienen varios procedimientos incorporados que son adecuados para las actividades que generalmente necesitamos realizar. Luego, aplicamos la función de impresión para mostrar nuestro marco de datos de "resultado". Luego, agregue una condición mayor que ">" usando "DF. ILOC () "a los" Total _Marks "para mostrar los datos de aquellos cuyas marcas son más de 40.

En el marco de datos resultante, puede ver que mostramos tres valores, lo que significa que se descarta un valor. El valor que se elimina es el índice "B" porque la condición establece que la marca será más de "40". Como se ve en la imagen de salida, solo muestra información sobre los estudiantes cuyas "marcas totales" fueron superiores a "40".

Conclusión

El procedimiento "ILOC ()" de Python permite al usuario seleccionar una fila o columna seleccionada del conjunto de datos se introduce en la biblioteca Pandas. Al explotar los valores de índice, podemos obtener rápidamente cualquier número particular de una fila o columna a través del método "ILoc ()" de Python. El número de fila y el número de columna son dos o más parámetros de partes competentes para el operador ILOC en Python. La función "Iloc ()" en Python solo acepta parámetros del tipo "INT". En el primer ejemplo, vimos cómo implementar el método "ILoc ()" para extraer datos de una sola "fila" con el uso de su índice. La técnica "Iloc ()" se usó para extraer datos de una sola "columna" en el segundo ejemplo a través de su índice y los datos del estudiante cuyas marcas son mayores que cuarenta se mostrarán en la última salida donde la condición ">" se aplicó a "Total_Marks". Estas son las formas de usar el método Pandas "Iloc ()" y sus casos de uso correspondientes.