Data Science Academy · Lezione

Accesso basato su etichette e su posizioni

Scelga loc o iloc con sicurezza.

Lezione 2 di 413 passaggi

Accesso basato su etichette e su posizioni è una lezione Data Science Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Data Science Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.

Due modi per accedere ai dati

Una Series ha sia etichette sia posizioni, quindi ci sono due modi per estrarre un valore: tramite la sua label o tramite il numero della posizione. Sapere quale usare rende il codice più chiaro. 🎯

La nostra Series di esempio

Ecco una piccola Series con etichette testuali. La useremo per confrontare entrambi gli stili di accesso nel corso di questa lezione.

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

loc usa le etichette

L'accessor .loc cerca i valori in base all'etichetta del relativo indice. Si specifica un nome e pandas restituisce il valore associato a quel nome.

print(s.loc['Bo'])

iloc usa le posizioni

L'accessor .iloc funziona invece in base alla posizione intera, contando da zero come una normale lista. La posizione 1 corrisponde al secondo valore.

print(s.iloc[1])

Stesso valore, due strade

Nella nostra Series, s.loc['Bo'] e s.iloc[1] restituiscono lo stesso numero. Lo raggiungono però in modo diverso: uno tramite il nome, l'altro tramite la posizione.

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

Slicing con iloc

Gli slice basati sulla posizione si comportano come quelli delle liste: il limite finale è escluso. Quindi iloc[0:2] restituisce solo i primi due valori.

print(s.iloc[0:2])

Slicing con loc

Gli slice basati sulle etichette sono diversi: con .loc, l'etichetta finale è inclusa. Richiedendo i valori da 'Ada' a 'Bo' si ottengono entrambi gli estremi.

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

La sorpresa dell'inclusione

Il limite finale incluso è la fonte più comune di confusione. Ricordi: iloc esclude l'ultima posizione, mentre loc mantiene l'ultima etichetta. 🧠

Selezionare più valori insieme

Passi a .loc una lista di etichette per recuperare molti valori insieme. Il risultato è una Series più piccola, nell'ordine richiesto.

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

Quando le etichette sono numeri

Se l'indice contiene numeri interi, s[2] può risultare ambiguo. Usare esplicitamente .loc o .iloc elimina ogni dubbio sul significato.

Scegliere con sicurezza

Usi .loc quando conosce il nome e .iloc quando conosce la posizione. Essere espliciti rende impossibile fraintendere le selezioni.

Verifica rapida

Verifichi la sua comprensione dei due accessor.

Riepilogo

Ora sa scegliere .loc per le etichette e .iloc per le posizioni, e ricorda che gli slice con loc includono il limite finale mentre quelli con iloc no. Ottimo! 🎉

Gratis per iniziare

Impara Python con un tutor IA — gratis

Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.

Corsi
30
Lezioni
120

Domande Frequenti

La lezione «Accesso basato su etichette e su posizioni» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Accesso basato su etichette e su posizioni» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Data Science Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Accesso basato su etichette e su posizioni»?

Scelga loc o iloc con sicurezza. Eserciti Data Science Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Data Science Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Data Science Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Accesso basato su etichette e su posizioni»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Data Science Academy?

Sì. Ogni lezione Data Science Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Una colonna con nome e indice
  2. Accesso basato su etichette e su posizioni
  3. Calcoli e allineamento delle Series
  4. Contare e individuare i valori
← Torna a Data Science Academy