Czym różnią się metody iloc i loc w pandas?

Metody iloc i loc w pandas służą do dostępu do danych w DataFrame, ale różnią się sposobem indeksowania:

• iloc — indeksowanie po pozycjach (całkowite indeksy). Pozwala wybierać wiersze i kolumny po ich numerach porządkowych, zaczynając od 0.

• loc — indeksowanie po etykietach (wartościach indeksu i nazwach kolumn). Pozwala wybierać dane po nazwach indeksów i kolumn.

Przykład:

import pandas as pd

dane = {'A': [10, 20, 30], 'B': [40, 50, 60]}
indeksy = ['x', 'y', 'z']
df = pd.DataFrame(dane, index=indeksy)

# Użycie loc po etykietach
print(df.loc['y', 'B'])  # Wypisze 50

# Użycie iloc po pozycjach
print(df.iloc[1, 1])      # Również wypisze 50

Główna różnica: loc obejmuje końcowy indeks w zakresie (cięcia obejmują ostatni element), a iloc nie (cięcia wykluczają ostatni element).