Data Science Academy · Les

Toegang op label versus positie

Kies met vertrouwen tussen loc en iloc.

Les 2 van 413 stappen

Toegang op label versus positie is een gratis Data Science Academy-les op CoddyKit. Dit is les 2 van 4. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject Data Science Academy. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus Data Science Academy bevat in totaal 4 lessen.

Twee manieren om waarden op te halen

Een Series heeft zowel labels als posities, dus je kunt een waarde op twee manieren ophalen: via het label of via het positienummer. Als je weet welke je moet gebruiken, blijft je code duidelijk. 🎯

Onze voorbeeld-Series

Hier is een kleine Series met labels van tekenreeksen. We gebruiken deze in deze les om beide manieren van toegang te vergelijken.

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

loc gebruikt labels

De accessor .loc zoekt waarden op aan de hand van hun indexlabel. Je vraagt een naam op en pandas geeft de waarde met die naam terug.

print(s.loc['Bo'])

iloc gebruikt posities

De accessor .iloc werkt in plaats daarvan met gehele posities en telt vanaf nul, net als een gewone lijst. Positie 1 is de tweede waarde.

print(s.iloc[1])

Dezelfde waarde, twee manieren

In onze Series geven s.loc['Bo'] en s.iloc[1] hetzelfde getal terug. Ze bereiken dit op verschillende manieren: de ene via de naam, de andere via de positie.

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

Segmenten maken met iloc

Segmenten op positie gedragen zich net als segmenten van lijsten: het einde is uitgesloten. iloc[0:2] geeft dus alleen de eerste twee waarden terug.

print(s.iloc[0:2])

Segmenten maken met loc

Segmenten op label werken anders: met .loc wordt het eindlabel wel opgenomen. Als je van 'Ada' tot 'Bo' opvraagt, krijg je beide uiteinden terug.

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

De verrassing van het inbegrepen einde

Dat inbegrepen einde zorgt het vaakst voor verwarring. Onthoud: iloc laat de laatste positie weg, terwijl loc het laatste label behoudt. 🧠

Meerdere waarden tegelijk ophalen

Geef een lijst met labels door aan .loc om meerdere waarden tegelijk op te halen. Het resultaat is een kleinere Series in de volgorde waarin je erom vroeg.

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

Wanneer labels getallen zijn

Als je index gehele getallen bevat, is gewoon s[2] dubbelzinnig. Met expliciet .loc of .iloc is meteen duidelijk wat je bedoelt.

Kies met vertrouwen

Gebruik .loc als je de naam kent en .iloc als je de positie kent. Door dit expliciet te maken, kunnen anderen je selecties niet verkeerd lezen.

Korte controle

Test hoe goed je de twee accessors beheerst.

Samenvatting

Je gebruikt nu .loc voor labels en .iloc voor posities. Ook onthoud je dat loc-segmenten het einde bevatten en iloc-segmenten niet. Goed gedaan! 🎉

Gratis beginnen

Leer Python met een AI-tutor — gratis

Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.

Cursussen
30
Lessen
120

Veelgestelde vragen

Is de les “Toegang op label versus positie” gratis?

Ja — de volledige tekst van “Toegang op label versus positie” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus Data Science Academy wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus Data Science Academy bevat in totaal 4 lessen.

Wat leer ik in “Toegang op label versus positie”?

Kies met vertrouwen tussen loc en iloc. Je oefent met Data Science Academy door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.

Heb ik ervaring nodig om met Data Science Academy te beginnen?

Ervaring vooraf is niet nodig. Data Science Academy op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 2 van 4.

Hoe lang duurt de les “Toegang op label versus positie”?

De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.

Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over Data Science Academy?

Ja. Elke les over Data Science Academy bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.

Alle lessen in deze cursus

  1. Een kolom met een naam en index
  2. Toegang op label versus positie
  3. Series-berekeningen en uitlijning
  4. Waarden tellen en herkennen
← Terug naar Data Science Academy