df.loc ['col name']、df.loc ['col name']とdf.locとの相違点[pandasのインデックス、 'col name']？

Question

データフレームdfのカラム名が「Store」です。列を取得する場合は、次の行も同じように機能します（df['Store']またはdf[:]['Store']またはdf[:,'Store']）。

2つの違いは何ですか？そして、一方をもう一方の上で使うべきですか？

ありがとうございます。

Answer 1

df.loc[index, 'col name']は、あなたが行に

デモをフィルタリングする場合は特に、より多くの慣用的かつ好ましいです：あなたは1列のみとドン」を必要とする工事については1.000.000×3形DF

In [26]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10**6,3), columns=list('abc')) 

In [27]: %timeit df[df.a < 0.5]['a'] 
10 loops, best of 3: 45.8 ms per loop 

In [28]: %timeit df.loc[df.a < 0.5]['a'] 
10 loops, best of 3: 45.8 ms per loop 

In [29]: %timeit df.loc[df.a < 0.5, 'a'] 
10 loops, best of 3: 37 ms per loop 

用multipの

In [30]: %timeit df[:]['a'] 
1000 loops, best of 3: 436 µs per loop 

In [31]: %timeit df.loc[:]['a'] 
10000 loops, best of 3: 25.9 µs per loop 

In [36]: %timeit df['a'].loc[:] 
10000 loops, best of 3: 26.5 µs per loop 

In [32]: %timeit df.loc[:, 'a'] 
10000 loops, best of 3: 126 µs per loop 

In [33]: %timeit df['a'] 
The slowest run took 5.08 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 
100000 loops, best of 3: 8.17 µs per loop 

Uncoditionalアクセス：それは単にdf['Store']を使用することをお勧めします - df[:]['Store']のようなTフィルタ行列：

In [34]: %timeit df[['a','b']] 
10 loops, best of 3: 22 ms per loop 

In [35]: %timeit df.loc[:, ['a','b']] 
10 loops, best of 3: 22.6 ms per loop