Los métodos en Pandas como iloc[], iat[] generalmente se usan para seleccionar los datos de un marco de datos dado. En este artículo, aprenderemos cómo seleccionar filas limitadas con columnas dadas con la ayuda de estos métodos.
Ejemplo 1: Seleccione dos columnas
# Import pandas package
import pandas as pd
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
'Age':[27, 24, 22, 32],
'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'],
'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# select three rows and two columns
print(df.loc[1:3, ['Name', 'Qualification']])
Producción:
Name Qualification 1 Princi MA 2 Gaurav MCA 3 Anuj Phd
Ejemplo 2: Primero filtrar filas y seleccionar columnas por formato de etiqueta y luego Seleccionar todas las columnas.
# Import pandas package
import pandas as pd
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
'Age':[27, 24, 22, 32],
'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'],
'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']
}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label format
# df.loc[rows, columns]
# row 1, all columns
print(df.loc[0, :] )
Producción:
Address Delhi Age 27 Name Jai Qualification Msc Name: 0, dtype: object
Ejemplo 3: Seleccionar todas o algunas columnas, una a otra usando .iloc.
# Import pandas package
import pandas as pd
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
'Age':[27, 24, 22, 32],
'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'],
'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# iloc[row slicing, column slicing]
print(df.iloc [0:2, 1:3] )
Producción:
Age Name 0 27 Jai 1 24 Princi