การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง
เลือกใช้ loc หรือ iloc ได้อย่างมั่นใจ
การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง เป็นบทเรียน Data Science Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Data Science Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
สองวิธีในการเข้าถึงข้อมูล
Series มีทั้งป้ายกำกับและตำแหน่ง ดังนั้นจึงมีสองวิธีในการดึงค่า ได้แก่ ดึงด้วยป้ายกำกับหรือด้วยหมายเลขตำแหน่ง การรู้ว่าควรใช้วิธีใดจะช่วยให้โค้ดอ่านง่าย 🎯
Series ตัวอย่างของเรา
นี่คือ Series ขนาดเล็กที่มีป้ายกำกับเป็นข้อความ เราจะใช้ Series นี้เพื่อเปรียบเทียบวิธีเข้าถึงข้อมูลทั้งสองแบบตลอดบทเรียนนี้
import pandas as pd
s = pd.Series([90, 75, 88], index=['Ada', 'Bo', 'Cy'])loc ใช้ป้ายกำกับ
ตัวเข้าถึง .loc ใช้ค้นค่าจากป้ายกำกับดัชนี คุณระบุชื่อ แล้ว pandas จะคืนค่าที่มีชื่อนั้น
print(s.loc['Bo'])iloc ใช้ตำแหน่ง
ตัวเข้าถึง .iloc ทำงานด้วยตำแหน่งจำนวนเต็มแทน โดยเริ่มนับจากศูนย์เหมือนรายการทั่วไป ดังนั้นตำแหน่ง 1 คือค่าที่สอง
print(s.iloc[1])ค่าเดียวกัน สองเส้นทาง
สำหรับ Series ของเรา s.loc['Bo'] และ s.iloc[1] จะคืนตัวเลขเดียวกัน ทั้งสองเข้าถึงค่านั้นต่างวิธีกัน: แบบหนึ่งใช้ ชื่อ อีกแบบใช้ตำแหน่ง
print(s.loc['Bo'] == s.iloc[1])การแบ่งช่วงด้วย iloc
การแบ่งช่วงตามตำแหน่งทำงานเหมือนการแบ่งช่วงของรายการ: ค่าปลายทางจะถูก ไม่รวม ดังนั้น iloc[0:2] จะคืนเฉพาะสองค่าแรก
print(s.iloc[0:2])การแบ่งช่วงด้วย loc
การแบ่งช่วงตามป้ายกำกับแตกต่างกัน: สำหรับ .loc ป้ายกำกับปลายทางจะถูกรวมอยู่ด้วย การขอช่วงตั้งแต่ 'Ada' ถึง 'Bo' จะคืนค่าของทั้งสองปลายทาง
print(s.loc['Ada':'Bo'])ความประหลาดใจเรื่องการรวมปลายทาง
การรวมปลายทางนี้เป็นจุดที่มักสับสนที่สุด โปรดจำไว้ว่า iloc จะตัดตำแหน่งสุดท้ายออก ส่วน loc จะคงป้ายกำกับสุดท้ายไว้ 🧠
ดึงหลายค่าพร้อมกัน
ส่งรายการป้ายกำกับให้ .loc เพื่อดึงหลายค่าพร้อมกัน ผลลัพธ์จะเป็น Series ที่มีขนาดเล็กลงและเรียงตามลำดับที่คุณระบุ
print(s.loc[['Ada', 'Cy']])เมื่อป้ายกำกับเป็นตัวเลข
หากดัชนีของคุณเป็นจำนวนเต็ม การใช้ s[2] โดยตรงอาจกำกวม การใช้ .loc หรือ .iloc อย่างชัดเจนจะขจัดข้อสงสัยว่าคุณต้องการอะไร
เลือกใช้ได้อย่างมั่นใจ
เลือกใช้ .loc เมื่อคุณรู้ชื่อ และใช้ .iloc เมื่อคุณรู้ตำแหน่ง การระบุให้ชัดเจนทำให้ผู้อื่นตีความการเลือกของคุณผิดไม่ได้
ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว
ทดสอบความเข้าใจเกี่ยวกับตัวเข้าถึงทั้งสองแบบ
สรุป
ตอนนี้คุณเลือกใช้ .loc สำหรับป้ายกำกับ และ .iloc สำหรับตำแหน่งได้แล้ว อีกทั้งยังจำได้ว่าการแบ่งช่วงด้วย loc รวมค่าปลายทาง แต่การแบ่งช่วงด้วย iloc ไม่รวมค่า tersebut 🎉
เรียนรู้ Python ด้วย AI tutor — ฟรี
เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป
- คอร์ส
- 30
- บทเรียน
- 120
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Data Science Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง”
เลือกใช้ loc หรือ iloc ได้อย่างมั่นใจ คุณปฏิบัติ Data Science Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Data Science Academy หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Data Science Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน
บทเรียน “การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Data Science Academy นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน Data Science Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- คอลัมน์พร้อมชื่อและดัชนี
- การเข้าถึงตามป้ายกำกับเทียบกับตามตำแหน่ง
- คณิตศาสตร์ของ Series และการจัดแนว
- นับและค้นหาค่า