Python Pandas : la propriété iloc[]

La propriété Python Pandas DataFrame iloc[] sert à sé­lec­tion­ner des données dans un DataFrame Pandas en fonction de leur index. Ainsi, des lignes et des colonnes spé­ci­fiques d’un DataFrame peuvent être vi­sua­li­sées en fonction de leur position.

Syntaxe de Pandas iloc[]

Pandas iloc[] accepte les entiers qui spé­ci­fient les éléments à sé­lec­tion­ner dans le DataFrame. La syntaxe générale pour Pandas DataFrame.iloc() est :

DataFrame.iloc[selection]

Pandas iloc[] accepte plusieurs types d’arguments : un entier seul, une liste Python d’entiers, un objet tranche ou un tuple avec des indices de lignes et de colonnes.

Uti­li­sa­tion de Pandas DataFrame.iloc[]

Le com­por­te­ment de la propriété Pandas iloc[] varie en fonction de la valeur que vous lui donnez. Voici quelques exemples pratiques pour illustrer ce point.

Sélection d’une ligne spé­ci­fique

Nous com­men­çons par créer un DataFrame avec dif­fé­rentes personnes, leur âge ainsi que leur lieu de résidence :

import pandas as pd
# Création d'un DataFrame d'exemple
données = {'Nom': ['Anna', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Âge': [28, 24, 22, 32],
    'Ville': ['Paris', 'Marseille', 'Lyon', 'Toulouse']}
df = pd.DataFrame(données)
print(df)

Le DataFrame résultant ressemble à ce qui suit :

Nom  Âge      Ville
0     Anna   28      Paris
1      Bob   24  Marseille
2  Charlie   22    Lyon
3    David   32   Toulouse

En utilisant iloc[], vous pouvez main­te­nant sé­lec­tion­ner n’importe quelle ligne en passant l’index de ligne souhaité :

# Sélection de la première ligne
résultat = df.iloc[0]
print(résultat)

Dans cet exemple, la ligne nulle (0) est sé­lec­tion­née. Le résultat est la donnée pour Anna :

Nom       Anna
Âge         28
Ville    Paris
Name: 0, dtype: object

Sélection d’une ligne et d’une colonne spé­ci­fiques

Si vous souhaitez spécifier non seulement l’index de la ligne mais aussi celui de la colonne, passez sim­ple­ment ces valeurs à iloc[] en les séparant par une virgule :

# Sélection de la première ligne et de la première colonne
résultat = df.iloc[0, 1]
print(résultat)

L’appel à Pandas iloc[] ci-dessus permet de sé­lec­tion­ner la ligne zéro (0) et la première colonne (1). Le résultat est donc l’âge d’Anna : 28.

Sélection de plusieurs lignes et colonnes avec des in­ter­valles (:)

Vous pouvez également sé­lec­tion­ner plusieurs lignes et colonnes en même temps en utilisant des tranches Python. Dans une tranche (start:stop), la valeur stop est exclue de la sélection.

# Sélection des deux premières lignes et des deux premières colonnes
résultat = df.iloc[0:2, 0:2]
print(résultat)

La sortie du code ci-dessus est la suivante :

Nom  Âge
0  Anna   28
1   Bob   24

Ici, les deux premières lignes (0:2) et les deux premières colonnes (0:2) sont sé­lec­tion­nées. Le DataFrame résultant ne contient que les extraits cor­res­pon­dants.

Sélection de lignes et de colonnes spé­ci­fiques avec des listes

Plusieurs colonnes et lignes peuvent être sé­lec­tion­nées à l’aide de listes Python. L’avantage de ces listes est qu’elles per­met­tent également de sé­lec­tion­ner des lignes et colonnes non con­sé­cu­tives dans le DataFrame :

# Sélection de la première et de la troisième ligne ainsi que de la deuxième et troisième colonne
résultat = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(résultat)

Ici, la ligne zéro et la deuxième ligne ([0, 2]) ainsi que la première et la deuxième colonne ([1, 2]) sont sé­lec­tion­nées, ce qui donne la sortie suivante :

Âge   Ville
0   28  Paris
2   22   Lyon

En Python, iloc[] est un outil essentiel pour accéder à des données en fonction de leur position. Il s’utilise souvent en com­plé­ment de loc[], qui sé­lec­tionne des données par étiquette.