pandas の loc、iloc、ix の違い – python

DataFrame のデータを参照する方法はいくつかありますが、その中にloc、iloc、ix という微妙によく似た属性があります。

この 3 つは、行、列を指定してデータを参照するという、基本的に同じ目的で使われます。

異なる点は行、列の指定の方法で、次のような違いがあります。

loc

iloc

行、列の指定方法

行ラベル、列ラベル

行の番号(0 ~ )、列の番号(0 ~ )

行ラベル、列ラベルまたは行の番号(0 ~ )、列の番号(0 ~ )

この違いを、サンプルを交えて順番に見ていきます。

- 目次 -

loc
iloc
ix
ix の注意点

loc

loc は行、列をラベルで指定します。

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']]
#----------------------------
#        col_0  col_1  col_2
# row_2    100    200    300
# row_3   1000   2000   3000
#----------------------------

#
# 列ラベルを指定
#

df.loc[:, ['col_1','col_2']]
#---------------------------
#        col_1  col_2
# row_0      2      3
# row_1     20     30
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#---------------------------

#
# 行と列ラベルを指定
#

df.loc[['row_2','row_3'], ['col_1','col_2']]
#---------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#---------------------------

#
# boolean で指定
#

df.loc[[False,False,True,True],[False,True,True]]
#---------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#---------------------------

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']]

#----------------------------

# col_0 col_1 col_2

# row_2 100 200 300

# row_3 1000 2000 3000

#----------------------------

# 列ラベルを指定

df.loc[:, ['col_1','col_2']]

#---------------------------

# col_1 col_2

# row_0 2 3

# row_1 20 30

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#---------------------------

# 行と列ラベルを指定

df.loc[['row_2','row_3'], ['col_1','col_2']]

#---------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#---------------------------

# boolean で指定

df.loc[[False,False,True,True],[False,True,True]]

#---------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#---------------------------

iloc

iloc は行、列を番号で指定します（先頭が 0）。

#
# 行番号を指定
#

df.iloc[[2,3]]
#----------------------------
#        col_0  col_1  col_2
# row_2    100    200    300
# row_3   1000   2000   3000
#----------------------------

#
# 列番号を指定
#

df.iloc[:, [1,2]]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_0      2      3
# row_1     20     30
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# 行、列番号を指定
#

df.iloc[[2,3], [1,2]]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# 行、列番号をスライスで指定
#

df.iloc[2:4,1:3]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# boolean で指定
#

df.iloc[[False,False,True,True],[False,True,True]]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

# 行番号を指定

df.iloc[[2,3]]

#----------------------------

# col_0 col_1 col_2

# row_2 100 200 300

# row_3 1000 2000 3000

#----------------------------

# 列番号を指定

df.iloc[:, [1,2]]

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_0 2 3

# row_1 20 30

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# 行、列番号を指定

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

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# 行、列番号をスライスで指定

df.iloc[2:4,1:3]

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# boolean で指定

df.iloc[[False,False,True,True],[False,True,True]]

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

ix

ix は行、列をラベルまたは番号で指定します。

#
# 行を指定（ラベル または 番号）
#

df.ix[['row_2','row_3']] （または df.ix[[2,3]]）
#----------------------------
#        col_0  col_1  col_2
# row_2    100    200    300
# row_3   1000   2000   3000
#----------------------------

#
# 列を指定（ラベル または 番号）
#

df.ix[:,['col_1','col_2']]　（または df.ix[:,[1,2]]）
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_0      2      3
# row_1     20     30
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# 行、列を指定（ラベル または 番号）
#

df.ix[['row_2','row_3'],['col_1','col_2']]　（または df.ix[[2,3],[1,2]]）
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# 行、列をスライスで指定
#

df.ix[2:4,1:3]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

#
# boolean で指定
#

df.ix[[False,False,True,True],[False,True,True]]
#----------------------------
#        col_1  col_2
# row_2    200    300
# row_3   2000   3000
#----------------------------

# 行を指定（ラベルまたは番号）

df.ix[['row_2','row_3']] （または df.ix[[2,3]]）

#----------------------------

# col_0 col_1 col_2

# row_2 100 200 300

# row_3 1000 2000 3000

#----------------------------

# 列を指定（ラベルまたは番号）

df.ix[:,['col_1','col_2']]　（または df.ix[:,[1,2]]）

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_0 2 3

# row_1 20 30

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# 行、列を指定（ラベルまたは番号）

df.ix[['row_2','row_3'],['col_1','col_2']]　（または df.ix[[2,3],[1,2]]）

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# 行、列をスライスで指定

df.ix[2:4,1:3]

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

# boolean で指定

df.ix[[False,False,True,True],[False,True,True]]

#----------------------------

# col_1 col_2

# row_2 200 300

# row_3 2000 3000

#----------------------------

ix の注意点

ix はラベルでも番号でも指定できることを上で見ました。この点は便利といえば便利ですが、ちょっと注意が必要です。インデックスやカラムが整数型 だった場合、

df.ix[[0,1]]

1	df.ix[[0,1]]

この場合、0,1 はインデックスを指すのでしょうか、それとも行の番号を指すのでしょうか。

答はインデックスです。ここを意識して使わないと、おかしな場所を参照してしまいます。

df2=DataFrame([[1,2,3],
              [10,20,30],
              [100,200,300],
              [1000,2000,3000]],
              index=[3, 2, 1, 0],
              columns=['col_0','col_1','col_2'])
#----------------------------
#    col_0  col_1  col_2
# 3      1      2      3
# 2     10     20     30
# 1    100    200    300
# 0   1000   2000   3000
#----------------------------

#
# 指定した数字はラベルとして扱われる
#

df2.ix[[0,1]]
#----------------------------
#    col_0  col_1  col_2
# 0   1000   2000   3000
# 1    100    200    300
#----------------------------

df2=DataFrame([[1,2,3],

[10,20,30],

[100,200,300],

[1000,2000,3000]],

index=[3, 2, 1, 0],

columns=['col_0','col_1','col_2'])

#----------------------------

# col_0 col_1 col_2

# 3 1 2 3

# 2 10 20 30

# 1 100 200 300

# 0 1000 2000 3000

#----------------------------

# 指定した数字はラベルとして扱われる

df2.ix[[0,1]]

#----------------------------

# col_0 col_1 col_2

# 0 1000 2000 3000

# 1 100 200 300

#----------------------------

hirai says:

2017年9月2日 at 8:44 AM

わかりやすい説明ありがとうございます。
一番最初に「微妙によく似たプロラティがあります。」とありますが、「プロラティ」っていう言葉はどのような意味なのでしょうか。調べたのですが、よくわからず、よろしくお願い致します。

返信
- 管理人 says:
  
  2017年9月2日 at 1:29 PM
  
  hiraiさん、こんにちわ。
  
  すいません、誤植でした。プロパティの誤りです。
  
  念のため pandas のドキュメントを見たところ loc、iloc、ix は Attributes となっており、Attributes は属性とするほうがしっくりくるので属性に直しました。
  
  返信

コード７区

機械学習とかpythonとか

pandas の loc、iloc、ix の違い – python

loc

iloc

ix

ix の注意点

2 Responses on “pandas の loc、iloc、ix の違い – python”

hirai says:

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loc

iloc

ix

ix の注意点

hirai says:

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