Pandas DataFrame üzerinde loc ve iloc indeksleme yöntemleri, verileri belirli satır ve sütunlara erişmek veya bu verileri işlemek için kullanılır. İşte bu yöntemlerin kullanımına dair örnekler:
Öncelikle, aşağıdaki gibi bir DataFrame’i ele alalım:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 22, 28], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']} df = pd.DataFrame(data) print(df) |
DataFrame içeriği:
|
1 2 3 4 5 |
Name Age City 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Charlie 22 Chicago 3 David 28 Houston |
1. loc Kullanımı:
loc yöntemi, etiket tabanlı indeksleme yapmak için kullanılır. Satır ve sütun etiketlerini kullanarak veriye erişim sağlar.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
# Etiket tabanlı indeksleme ile belirli bir satırı seçme row_2 = df.loc[2] print("Row 2:") print(row_2) # Belirli bir satırın belirli sütununu seçme age_of_bob = df.loc[1, 'Age'] print("\nAge of Bob:", age_of_bob) # Birden fazla satır ve sütunu seçme subset = df.loc[1:2, ['Name', 'City']] print("\nSubset:") print(subset) |
2. iloc Kullanımı:
iloc yöntemi, konum tabanlı indeksleme yapmak için kullanılır. Satır ve sütun indeksleri (sıfır tabanlı) ile veriye erişim sağlar.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
# Konum tabanlı indeksleme ile belirli bir satırı seçme row_2 = df.iloc[2] print("Row 2:") print(row_2) # Belirli bir satırın belirli sütununu seçme age_of_bob = df.iloc[1, 1] print("\nAge of Bob:", age_of_bob) # Birden fazla satır ve sütunu seçme subset = df.iloc[1:3, 0:2] print("\nSubset:") print(subset) |
Bu örneklerde, loc ve iloc kullanarak belirli satır ve sütunlara nasıl erişebileceğinizi ve bunları nasıl işleyebileceğinizi görebilirsiniz. Eğer verilerinizi daha karmaşık bir şekilde işlemek isterseniz, bu yöntemleri farklı senaryolara göre uyarlayabilirsiniz.
İlk Yorumu Siz Yapın