Что делает loc в pandas?

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Кэрол'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Зарплата': [50000, 60000, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Использование loc для выбора данных по меткам
# Выбор всех строк с меткой 'Алиса' и всех столбцов
df.loc['Алиса', :]

# Выбор всех строк с метками 'Алиса' и 'Кэрол' и столбца 'Возраст'
df.loc[['Алиса', 'Кэрол'], 'Возраст']

Что делает loc в pandas?

В библиотеке pandas у нас есть мощный инструмент, называемый loc, который помогает нам выбирать данные из DataFrame или Series. Он позволяет нам доступаться к данным по меткам или условиям логического фильтра. Давайте рассмотрим, как работает метод loc и как его можно использовать.

Метод loc используется для выбора данных по меткам индекса. Он позволяет нам осуществлять выборку по строкам и столбцам на основе их меток.

Выборка по строкам с использованием loc

Мы можем использовать loc для выборки данных по определенным строкам. Для этого мы указываем необходимый диапазон меток строк в операторе loc.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алекс', 'Боб', 'Кейт', 'Джейн', 'Майк'],
                   'Возраст': [28, 35, 42, 31, 39],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Лондон', 'Токио', 'Сидней']})

# Используем loc для выборки данных
selected_rows = df.loc[1:3]

print(selected_rows)

В этом примере мы создаем DataFrame с данными о людях и их характеристиками. Затем мы используем метод loc и указываем диапазон меток строк от 1 до 3, чтобы выбрать только строки с индексами 1, 2 и 3. Результатом будет новый DataFrame, содержащий только эти строки.

Выборка по строкам и столбцам с использованием loc

Loc также позволяет нам выбирать данные не только по строкам, но и по столбцам. Мы можем указывать диапазоны меток как для строк, так и для столбцов, чтобы получить нужные данные.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алекс', 'Боб', 'Кейт', 'Джейн', 'Майк'],
                   'Возраст': [28, 35, 42, 31, 39],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Лондон', 'Токио', 'Сидней']})

# Используем loc для выборки данных
selected_data = df.loc[1:3, 'Имя':'Возраст']

print(selected_data)

В этом примере мы используем метод loc и указываем диапазон меток строк от 1 до 3 и диапазон меток столбцов от 'Имя' до 'Возраст'. Результатом будет новый DataFrame, содержащий только выбранные строки и столбцы.

Выборка по условию с использованием loc

Мы также можем использовать loc для выборки данных на основе условий логического фильтра. Мы передаем условное выражение в оператор loc, и он выбирает только те строки, для которых условие истинно.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алекс', 'Боб', 'Кейт', 'Джейн', 'Майк'],
                   'Возраст': [28, 35, 42, 31, 39],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Лондон', 'Токио', 'Сидней']})

# Используем loc для выборки данных по условию
selected_data = df.loc[df['Возраст'] > 30]

print(selected_data)

В этом примере мы выбираем только те строки, для которых значение столбца 'Возраст' больше 30. Результатом будет новый DataFrame, содержащий только эти строки.

Заключение

Метод loc в библиотеке pandas является мощным инструментом для выборки данных из DataFrame или Series. Он позволяет нам выбирать данные по меткам индекса или условиям логического фильтра. Мы можем выбирать данные по строкам, столбцам или комбинации обоих. Используйте метод loc, чтобы сделать свои анализы данных более гибкими и эффективными.