Pandasライブラリは非常に強力ですが、スライス操作のiloc, loc, ixについて混乱している人が多いので、このブログではこの3つのうち特にilocとlocの違いとつながりを例を使って説明します。

ixについては、操作がややこしいので、別の記事で説明することにします ブログ ixに特化して詳しく解説しています。

まず、3つの手法の概要を紹介する。

• loc  を持つ行(または列)を取得します。  ラベル  をインデックスから取得します。 インデックス インデックスから 特定タグ を行（または列）に入れてください。ここで重要なのは、「タグ」です。タグは名前nameと理解される。
• iloc  の行(または列)を取得します。  位置  をインデックスに追加します(つまり、整数値しか取りません)。 ilocは インデックス の中に 特定の場所 は行 (または列) を取得します (したがって整数値しか受け付けません)。ここで重要なのは、位置である。位置は行の数として理解される。
• ix  のように振る舞おうとします。  loc  のような振る舞いに戻ってしまいます。  iloc  ixは通常locのように振る舞おうとしますが、ラベルがインデックスに存在しない場合はilocのように振る舞いに戻ります。(ちょっと複雑な文章なので、理解できなくても大丈夫です こちら )

次に、いくつかの例を挙げて説明します。

1箇所

実は、LOCでは常に以下の原則を守っています。 loc はラベルに基づいてインデックス化されます!

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df1)
print(df2)
'''
df1:
   a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
df2:
   a b c
e 1 2 3
f 4 5 6
g 7 8 9
'''

# loc index line, label is an integer number
print(df1.loc[0])
'''
a 1
b 2
c 3
Name: 0, dtype: int64
'''

# loc index line, label is character type
print(df2.loc['e'])
'''
a 1
b 2
c 3
Name: 0, dtype: int64
'''
# If you write this to df2: df2.loc[0] will report an error, because the loc index is label, apparently in the df2 line of the name is not called 0.
print(df2.loc[0])
'''
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'>
'''

# loc indexes multi-row data
print(df1.loc[1:])
'''
   a b c
1 4 5 6
2 7 8 9
'''

# loc index multi-column data
print(df1.loc[:,['a', 'b']])
'''
   a b
0 1 2
1 4 5
2 7 8
'''
# df1.loc[:,0:2] so write an error, because the loc index is label, apparently in the df1 column names are not called 0, 1 and 2.
print(df1.loc[:,0:2])
'''
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'>
'''

# locs index certain rows certain columns
print(df1.loc[0:2, ['a', 'b']])
'''
   a b
0 1 2
1 4 5
2 7 8
'''

2つのiloc

実は、ilocには必ず次のような原理があります。 ilocは位置に基づいてインデックスされます!

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df1)
print(df2)
'''
df1:
   a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
df2:
   a b c
e 1 2 3
f 4 5 6
g 7 8 9
'''
# iloc index line, label is an integer number
print(df1.iloc[0])
'''
a 1
b 2
c 3
Name: 0, dtype: int64
'''

# iloc index line, label is character type. If the way to write according to the loc should be: df2.iloc['e'], obviously this error, because iloc does not recognize the label, it is based on the location.
print(df2.iloc['e'])
'''
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [e] of <class 'str'>
'''
# iloc index line, label is character type. The correct way to write this would be as follows:
# That is, no matter what type the index is, iloc can only write position, that is, integer numbers.
print(df2.iloc[0])
'''
a 1
b 2
c 3
Name: e, dtype: int64
'''

# iloc index multiple rows of data
print(df1.iloc[1:])
'''
   a b c
1 4 5 6
2 7 8 9
'''

# iloc indexes multi-column data
# If the following way to write, report an error.
print(df1.iloc[:,['a', 'b']])
'''
TypeError: cannot perform reduce with flexible type
'''
# iloc index multi-column data, the correct way to write the following.
print(df1.iloc[:,0:2])
'''
   a b
0 1 2
1 4 5
2 7 8
'''

# iloc index some rows some columns
print(df1.iloc[0:2, 0:1])
'''
   a
0 1
1 4
'''

3 ix

ixの操作はより複雑で、pandasバージョン0.20.0以降ではixは推奨されなくなり、ixの実装にはilocとlocが推奨されています。

ixの使用に興味がある方は、こちらの記事を参考にしてください。 ブログ .