pandas の loc、iloc、ix の違い – python | コード７区
from pandas import DataFrame df=DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300], [1000,2000,3000]], index=['row_0', 'row_1','row_2','row_3'], columns=['col_0','col_1','col_2']) #----------------------------- # col_0 col_1 col_2 # row_0 1 2 3 # row_1 10 20 30 # row_2 100 200 300 # row_3 1000 2000 3000 #----------------------------- # # 行ラベルを指定 # df.loc[['row_2','row_3']] #----------------------------
DataFrameをインデクスラベルではなく行番号で指定したい場合にはixではなくilocを使う方が無難 - シリコンの谷のゾンビ
長い時間バグの原因がわからずハマって相当イライラさせられたのでメモ。これのおかげでixとilocの違いがわかった気がする。 こんなDataFrameを用意する。インデクス名が行番号と一致していない。けれどint型（ここがポイント）。DataFrameから部分的にDataFrameを取り出した場合に起こりうる状況である。 >>> d = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'], index=[3,4,5]) >>> d A B C 3 1 2 3 4 4 5 6 5 7 8 9 さて、最初の2行を取り出したいなぁと思ってixを使って行指定をしてみる。 >>> d.ix[ [0,1] ] A B C 0 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN >>> d.ix[ [3] ] A B C 3 1 2
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