Python: .iloc e .loc

Ainda na série "Vivendo e Aprendendo", agora foi em Python.

Faz um bom tempo que faço confusão com os métodos .iloc e .loc do Pandas. E hoje, resolvi estudar um pouco mais e entendê-los.

Vou compartilhar minhas anotações aqui na esperança que ajude outras pessoas a entenderem também...

Começando do básico, .iloc e .loc são métodos do Pandas, uma poderosa biblioteca do Python utilizada para manipulação e análise de dados. Eles são usados especificamente para indexação e seleção de dados de dataframes.

- Método .iloc

Usado para indexação baseada na posição dos índices. Funciona com números inteiros e permite selecionar linhas e colunas pelo índice de suas posições.

(Lembrando que, quando criamos um dataframe no Pandas sem especificar índices personalizados, eles são atribuidos automaticamente: índices inteiros sequenciais começando do 0 - ou seja, a primeira linha / coluna terá índice 0, a segunda linha / coluna terá índice 1 e assim por diante. Há maneira de redefini-los, personalizá-los, mas isso é papo para outro post.)

- Método .loc

Usado para indexação baseada no rótulo dos índices. Funciona com os nomes dos índices e permite selecionar linhas e colunas pelos rótulos que forma atribuídos a eles.

Apesar do foco dos métodos serem diferentes (.iloc: índices | .loc: rótulos), a sintaxe deles é semelhante:

dataframe.método[linha, coluna]

df.iloc[linha, coluna] OU df.loc[linha, coluna]

E daí, refinando, por exemplo, o .iloc:

df.iloc[:, coluna] --> Seleciona todas (símbolo :) as linhas da coluna indicada do dataframe df

Exemplo:

df.iloc[:, 1] --> Seleciona todas as linhas da coluna de índice 1, ou seja, a 2a coluna.

df.iloc[linha, :] --> Seleciona todas (símbolo :) as colunas da linha indicada do dataframe df

Exemplo:

df.iloc[2, :] --> Seleciona todas as colunas da linhas de índice 2, ou seja, a 3a linha.

Observação: este cenário (selecionar todas as colunas) para linhas específicas pode ser escrita de forma simplificada: df.iloc[linha]. Assim, o comando df.iloc[2] retornaria o mesmo resultado que df.iloc[2, :].

Selecionando intervalos de linhas ou colunas:

df.iloc[linhas_início:linhas_fim]

df.iloc[:, colunas_início:colunas_fim]

E, para seleção de múltiplas linhas e colunas:

df.iloc[linhas_início:linhas_fim, colunas_início:colunas_fim]

E, para o .loc funciona da mesma forma, mas usando o rótulo das linhas e colunas.

#LearnerMidset #VivendoEAprendendo #AWTechBits

Você sabia que a palavra "people" é plural?

Não importa há quanto tempo você fala inglês, ou o seu nível de fluência, sempre há algo novo para aprender. E isso vale para qualquer língua – até mesmo para aquelas que somos nativos!

Hoje, descobri que "people" é plural. Pois é, é plural.

O correto é usá-lo com o verbo no plural: "People are..." Por exemplo: "People are waiting for us" ou "There are people waiting for us."

(O singular seria "person" – "There is a person waiting for us.")

Há exceções? Claro, sempre há! Em contextos específicos, "people" pode ser considerado singular, mas essas situações são raras e geralmente ocorrem em textos técnicos, especializados ou mais antigos, onde "people" se refere a uma entidade singular, como uma nação ou grupo étnico.

Exemplos:

• "The people is sovereign."
• "The People's Choice Award is given annually."
• "The People's Republic of China is..."

Outra exceção interessante é o uso da palavra "persons" – uma forma mais formal e arcaica de dizer "people" em contextos legais ou técnicos, e é tratada como plural: "Five persons were found alive." A forma mais atual seria "Five people were found alive."

Vivendo e aprendendo... #LearnerMidset 

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