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.