La función Pandas iloc() de Python

La función iloc[] de la Bi­blio­te­ca Python Pandas sirve para se­le­c­cio­nar datos dentro de un DataFrame de Pandas basándose en su índice. De esta manera, se pueden vi­sua­li­zar filas y columnas es­pe­cí­fi­cas de un DataFrame según su posición.

Sintaxis de la propiedad iloc[] de Pandas

La propiedad iloc[] de Pandas acepta enteros que es­pe­ci­fi­can qué elementos del DataFrame deben ser se­le­c­cio­na­dos. La sintaxis general para DataFrame.iloc() es la siguiente:

DataFrame.iloc[selection]

Puedes pasar a iloc[] un solo entero, una lista de enteros en Python, un objeto de corte (slice) o una tupla con índices de filas y columnas como pa­rá­me­tros.

Uso de la propiedad Pandas DataFrame.iloc[]

El co­m­po­r­ta­mie­n­to de iloc[] de Pandas varía según el valor que pases a esta propiedad. Lo co­m­pre­n­de­rás mejor con la ayuda de los si­guie­n­tes ejemplos prácticos:

Selección de una fila es­pe­cí­fi­ca

El primer paso consiste en crear un DataFrame. En este ejemplo se incluyen el nombre de varias personas, su edad y su lugar de re­si­de­n­cia:

import pandas as pd
# Ejemplo de DataFrame
data = {'Nombre': ['Ana', 'Juan', 'Carla', 'David'],
    'Edad': [28, 24, 22, 32],
    'Ciudad': ['Barcelona', 'Madrid', 'Huelva', 'Castellón']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

El DataFrame re­su­l­ta­n­te tiene este aspecto:

Nombre  Edad    Ciudad
0     Ana    28    Barcelona
1     Juan     24    Madrid
2    Carla     22    Huelva
3    David     32    Castellón

Con la ayuda de iloc[] puedes se­le­c­cio­nar cualquier fila. Para ello, solo tienes que indicar la fila deseada:

# Selección de la fila 0
result = df.iloc[0]
print(result)

En este ejemplo, se se­le­c­cio­na la primera fila (índice 0). El resultado muestra los datos de Ana:

Nombre       Ana
Edad         28
Ciudad    Barcelona
Name: 0, dtype: object

Selección de una fila y una columna es­pe­cí­fi­cas

Si además del índice de la fila deseas es­pe­ci­fi­car el índice de la columna, puedes pasar ambos índices a iloc[] como pa­rá­me­tros, separados por una coma. Aquí tienes un ejemplo:

# Selección de la fila 0 y la columna 1
result = df.iloc[0, 1]
print(result)

Con la llamada anterior a la función iloc[] de Pandas, se se­le­c­cio­na la primera fila (índice 0) y la segunda columna (índice 1). El resultado sería la edad de Ana: 28.

Selección de varias filas y columnas usando objetos de corte (slices)

Pandas también te permite se­le­c­cio­nar varias filas y columnas al mismo tiempo con los objetos de corte de Python. Ten en cuenta que el índice que aparece después de los dos puntos no se incluye en la selección.

# Selección de las dos primeras filas y las dos primeras columnas
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)

El resultado del código anterior sería:

Nombre  Edad
0    Ana     28
1    Juan    24

Aquí se han se­le­c­cio­na­do las dos primeras filas (0:2) y las dos primeras columnas (0:2). El DataFrame re­su­l­ta­n­te solo contiene los elementos co­rre­s­po­n­die­n­tes.

Selección de filas y columnas es­pe­cí­fi­cas uti­li­za­n­do listas

Como hemos me­n­cio­na­do an­te­rio­r­me­n­te, también puedes se­le­c­cio­nar varias filas y columnas uti­li­za­n­do listas de Python. Este método presenta una ventaja con respecto a los an­te­rio­res, ya que te permite la selección de áreas no contiguas del DataFrame.

# Selección de la primera y tercera fila, así como de la segunda y tercera columna
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)

En este código se han se­le­c­cio­na­do la primera y la tercera fila ([0, 2]), y la segunda y tercera columna ([1, 2]). El resultado es el siguiente:

Edad     Ciudad
0    28     Barcelona
2    22      Huelva