loc iloc：行・列の順番の変更

locを使って複数行・複数列の範囲を指定する際、「行名のリスト」「列名のリスト」に書いた順番に従って行・列が取得できます。また、同じ行名・列名を複数回書いた場合、同じ行・列が重複して取得できます。

行名のリストとして[20, 10]を指定することで、最初に行名が20の行が、次に行名が10の行が取得できます。

df.loc[[20, 10]]

	Name	Age
20	Bob	24
10	Alice	17

また、[20, 20]を指定することで、行名が20の行を重複して取得できます。

df.loc[[20, 20]]

	Name	Age
20	Bob	24
20	Bob	24

同様に、列名のリストとして["Age", "Name"]を指定すると、列Age、列Nameの順に取得できます。

df.loc[:, ["Age", "Name"]]

df.loc[0:4, ['home_score', 'away_score']]

locと同様に、ilocでも「行番号のリスト」「列番号のリスト」で書いた行番号・列番号の順番に従って取得されます。また、同じ行番号・列番号を複数回書くと同じ行・列が重複して取得できます。

df.iloc[行番号または行番号のリスト, 列番号または列番号のリスト]

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    [["Alice", 17], ["Bob", 24], ["Carol", 29]],
    index=[10, 20, 30],
    columns=["Name", "Age"],
)
df

print(df.loc[[30, 20], ["Age", "Name"]])
print("----")
print(df.iloc[[2,1],[1,0]])

    Age   Name
30   29  Carol
20   24    Bob
----
    Age   Name
30   29  Carol
20   24    Bob

ilocで列番号のリストを指定する場合は、元の順番を気にする必要があります。
それに対し、locで列名を指定する場合は、元の順番を気にする必要がありません。

locの方が便利ですが、通し番号で処理しないといけない場合は、ilocが必要になります。

# 方法1 列の指定にリストを利用
df.iloc[0:5, [3,4]]

# 方法2 列の指定にスライスを利用
df.iloc[0:5, 3:5]

行と列を同時に指定して任意のデータを抽出している
- 行をスライス(数字)で指定している
- 列をスライス(数字)かリスト(数字)で指定している
  - ここでの数字は列を左から0,1,2…と順につけていった数字(インデックス)になる

注意