pandasデータフレームの.locの目的は何ですか

Question

私は基本的にRからPythonに移行しています。列に基づいてデータフレームのサブセットを作成したかったのです。スタックオーバーフローanswerを調べているうちに、解決策が見つかりました。

しかし、以下のコードを検討：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 
        'B': 'one one two three two two one three'.split(), 
        'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2}) 

df1 = df[df['A'] == "foo"] 
df1 
df2 = df.loc[df['A'] == "foo"] 
df2 

DF1とDF2どちらも同じです。

私の質問は：最初はloc機能の要件は何ですか。私はRの背景とRから来ていることに留意してください。locタイプの関数をデータフレームのサブセット化に使用する必要はありません。

Answer 1

私は自分でパンダを勉強していますので、特に深みのある答えは許せません。 .locには、RのデータフレームDF [1,3]の場所を書き留めることができる「位置情報」機能があります。そうでなければ、1つのパラメータしか持てない場合は2つのグリッド座標を入力できます。

今私は間違っている可能性があります。私はパンダを見てからしばらくしています。言及したように、私もそれを学んでいます。

それは、ウェブサイト http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html

Answer 2

LOC法にインデックス機能としてリストされているがデータフレームの特定の場所への割り当てを可能にデータフレームに直接アクセスできます。これは、データフレームの要求された部分のコピーを生成するixメソッドまたはブラケット記法とは対照的です。その結果、これらのメソッドを使用してデータフレームに割り当てを行うことはできません。 ilocメソッドはlocと同じ特性を共有します。