Pandas iloc()

Pandas es una librería de Python utilizada para manipular y analizar datos en estructuras como dataframes. La función "iloc" en pandas es una herramienta útil para acceder a los datos de un dataframe. Iloc se utiliza para acceder a las filas y columnas del dataframe mediante la ubicación numérica, en lugar de utilizar los nombres de las etiquetas. Este artículo explorará cómo utilizar iloc para acceder a los datos en un dataframe.

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¿Qué es iloc()?
Ejemplos de código
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es iloc()?

La función iloc devuelve un objeto de tipo DataFrame, que se puede utilizar para acceder a los datos de las filas y columnas del dataframe utilizando los índices numéricos. Los indices numéricos comienzan desde 0 y van hasta el número total de filas o columnas en el dataframe.

¿Cómo se utiliza iloc()?

Para utilizar iloc, se puede especificar las filas y las columnas requeridas mediante los índices numéricos. Por ejemplo, para acceder a la primera fila del dataframe y todas las columnas, se puede utilizar el siguiente código:

df.iloc[0,:]

El código anterior accede a la primera fila del dataframe y devuelve todos los valores de las columnas para esa fila. También es posible acceder a varias filas y columnas simultáneamente utilizando los índices numéricos.

¿Cómo se filtra utilizando iloc()?

Iloc también puede utilizarse para filtrar datos en un dataframe. Por ejemplo, se puede utilizar para filtrar filas en las que una columna particular tenga un valor específico. El filtro se puede aplicar mediante los índices numéricos. Por ejemplo, el siguiente código filtrará todas las filas en las que la columna "edad" tenga un valor de 30.

df.iloc[df['edad']==30,:]

¿Cómo se obtiene un subconjunto utilizando iloc()?

La función iloc también puede utilizarse para obtener un subconjunto de un dataframe utilizando los índices numéricos de las filas y columnas. Por ejemplo, el siguiente código corresponde a las filas desde la posición 0 hasta la posición 2, y las columnas desde la posición 0 hasta la posición 2.

df.iloc[0:3,0:3]

Ejemplos de código

A continuación se presentan algunos ejemplos de código que muestran cómo utilizar iloc para acceder y filtrar datos en un dataframe.

Ejemplo 1:

Para acceder a los valores de una fila y una columna específica.

df.iloc[0,1]

Este código accede al valor en la primera fila y la segunda columna del dataframe.

Ejemplo 2:

Para acceder a varias filas y varias columnas simultáneamente.

df.iloc[[0,2,3],[1,3]]

Este código accede a las filas 0, 2 y 3, junto a las columnas 1 y 3 del dataframe.

Ejemplo 3:

Para filtrar filas utilizando iloc.

df.iloc[df['Edad'] > 30,:]

Este código filtra todas las filas en las que la edad es mayor que 30 en el dataframe.

Conclusión

La función iloc en pandas es una herramienta útil para acceder y filtrar datos en un dataframe utilizando los índices numéricos en lugar de las etiquetas de columna y fila. Illoc es especialmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y se requiere acceder a datos específicos utilizando índices numéricos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se utiliza iloc() para filtrar columnas?

La función iloc se utiliza para filtrar filas mediante los índices numéricos. Para filtrar columnas, se pueden utilizar los índices numéricos de las columnas. Por ejemplo, el siguiente código seleccionará la primera y tercera columnas del dataframe.

df.iloc[:, [0, 2]]

¿Se pueden utilizar etiquetas de columnas con iloc()?

No, iloc se utiliza únicamente para acceder a las filas y columnas utilizando índices numéricos. Para acceder a las filas y columnas utilizando etiquetas de columnas, debe utilizarse la función "loc" en pandas.

¿Cómo se utiliza iloc() para acceder a los últimos elementos del dataframe?

Para acceder a los últimos elementos de un dataframe utilizando iloc, se puede utilizar la indexación negativa. Por ejemplo, el siguiente código accede a los dos últimos elementos del dataframe.

df.iloc[-2:,:]

¿Se pueden utilizar índices numéricos negativos con iloc()?

Sí, iloc admite el uso de índices numéricos negativos. Los índices numéricos negativos se utilizan para acceder a los elementos desde el final del dataframe. Por ejemplo, el siguiente código accederá a la última fila del dataframe.

df.iloc[-1,:]