Trích xuất hàng bằng Pandas .iloc[] trong Python

Pandas là thư viện Python nổi tiếng được sử dụng rộng rãi cho xử lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này hướng dẫn cách sử dụng phương thức .iloc để đọc dữ liệu chọn lọc bằng cách lọc cả hàng và cột từ DataFrame.

Cơ chế của .iloc

Phương thức .iloc xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng chỉ mục dựa trên số nguyên, có thể hoặc không phải là một phần của tập dữ liệu gốc. Hàng đầu tiên có chỉ mục 0, hàng thứ hai là 1, và cứ thế. Tương tự, cột đầu tiên là chỉ mục 0, cột thứ hai là 1, v.v.

Bộ dữ liệu mẫu

Dưới đây là bộ dữ liệu chúng ta sẽ sử dụng trong các ví dụ:

Id   SepalLengthCm ... PetalLengthCm PetalWidthCm
Iris-setosa-1     5.1 ...           1.4          0.2
Iris-setosa-2     4.9 ...           1.4          0.2
Iris-setosa-3     4.7 ...           1.3          0.2

Chọn một hàng đơn lẻ

Chúng ta có thể chọn cả hàng đơn lẻ và nhiều hàng bằng cách chỉ định số nguyên cho chỉ mục. Trong ví dụ dưới đây, chúng ta chọn các hàng riêng lẻ tại hàng 0 và hàng 1.

Ví dụ

import pandas as pd
# Tạo DataFrame từ file CSV
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
row0 = data.iloc[0]
row1 = data.iloc[1]
print(row0)
print(row1)

Kết quả

Chạy đoạn mã trên cho kết quả sau:

Id              Iris-setosa-1
SepalLengthCm              5.1
SepalWidthCm               3.5
PetalLengthCm              1.4
PetalWidthCm               0.2
Name: 0, dtype: object
Id              Iris-setosa-2
SepalLengthCm              4.9
SepalWidthCm               3.0
PetalLengthCm              1.4
PetalWidthCm               0.2
Name: 1, dtype: object

Chọn nhiều hàng cùng lúc

Trong ví dụ dưới đây, chúng ta chọn nhiều hàng cùng một lúc bằng cách chỉ định đoạn (slice) các hàng cần thiết.

Ví dụ

import pandas as pd
# Tạo DataFrame từ file CSV
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
rows = data.iloc[4:8]
print(rows)

Kết quả

Chạy đoạn mã trên cho kết quả sau:

   Id   SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm
4  Iris-setosa-5         5.0           3.6            1.4          0.2
5  Iris-versicolor-51    7.0           3.2            4.7          1.4
6  Iris-versicolor-52    6.4           3.2            4.5          1.5
7  Iris-versicolor-53    6.9           3.1            4.9          1.5

Chọn cả hàng và cột

Trong ví dụ dưới đây, chúng ta có thể chọn cả hàng và cột theo nhu cầu.

Ví dụ

import pandas as pd
# Tạo DataFrame từ file CSV
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
rows_columns = data.iloc[4:8, 0:2]
print(rows_columns)

Kết quả

Chạy đoạn mã trên cho kết quả sau:

      Id  SepalLengthCm
4  Iris-setosa-5          5.0
5  Iris-versicolor-51     7.0
6  Iris-versicolor-52     6.4
7  Iris-versicolor-53     6.9