Dostęp według etykiety a według pozycji
Swobodnie wybieraj między loc i iloc.
Dostęp według etykiety a według pozycji to bezpłatna lekcja Data Science Academy na CoddyKit. To lekcja 2 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Data Science Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Data Science Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
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! 🎉
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Dostęp według etykiety a według pozycji” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Dostęp według etykiety a według pozycji” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Data Science Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Data Science Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Dostęp według etykiety a według pozycji”?
Swobodnie wybieraj między loc i iloc. Ćwiczysz Data Science Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Data Science Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Data Science Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Dostęp według etykiety a według pozycji”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Data Science Academy?
Tak. Każda lekcja Data Science Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Kolumna z nazwą i indeksem
- Dostęp według etykiety a według pozycji
- Operacje na Series i wyrównywanie
- Zliczanie i wyszukiwanie wartości