0Pricing
Data Science Academy · درس

الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع

اختر بين loc وiloc بثقة.

الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع درس مجاني في Data Science Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Data Science Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

Two Ways to Reach In

A Series has both labels and positions, so there are two ways to grab a value: by its label or by its position number. Knowing which to use keeps your code clear. 🎯

Our Sample Series

Here is a small Series with string labels. We will use it to compare both access styles throughout this lesson.

import pandas as pd
s = pd.Series([90, 75, 88], index=['Ada', 'Bo', 'Cy'])

loc Uses Labels

The .loc accessor looks values up by their index label. You ask for a name and pandas returns that named value.

print(s.loc['Bo'])

iloc Uses Positions

The .iloc accessor works by integer position instead, counting from zero like a normal list. Position 1 is the second value.

print(s.iloc[1])

Same Value, Two Roads

With our Series, s.loc['Bo'] and s.iloc[1] return the same number. They reach it differently: one by name, one by spot.

print(s.loc['Bo'] == s.iloc[1])

Slicing With iloc

Position slices behave like list slices: the end is excluded. So iloc[0:2] returns the first two values only.

print(s.iloc[0:2])

Slicing With loc

Label slices are different: with .loc, the end label is included. Asking from 'Ada' to 'Bo' returns both endpoints.

print(s.loc['Ada':'Bo'])

The Inclusive Surprise

That inclusive end is the most common mix-up. Remember: iloc drops the last position, while loc keeps the last label. 🧠

Grab Several at Once

Pass a list of labels to .loc to pull many values together. The result is a smaller Series in the order you asked.

print(s.loc[['Ada', 'Cy']])

When Labels Are Numbers

If your index is integers, plain s[2] gets ambiguous. Using explicit .loc or .iloc removes all doubt about what you meant.

Pick With Confidence

Reach for .loc when you know the name, and .iloc when you know the spot. Being explicit makes your selections impossible to misread.

Quick Check

Test your grip on the two accessors.

Recap

You now choose .loc for labels and .iloc for positions, and you remember that loc slices include the end while iloc slices do not. Solid! 🎉

الأسئلة الشائعة

هل درس «الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع» مجاني؟

نعم — نص درس «الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Data Science Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع»؟

اختر بين loc وiloc بثقة. تتمرن على Data Science Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Data Science Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Data Science Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Data Science Academy هذا؟

نعم. كل درس في Data Science Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. عمود باسم وفهرس
  2. الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع
  3. حسابات Series والمحاذاة
  4. عدّ القيم واكتشافها
← العودة إلى Data Science Academy