Mit der Python-Pandas-Ei­gen­schaft iloc[] wählst du Daten in einem Pandas-DataFrame direkt über den Index aus. So lassen sich Zeilen und Spalten präzise anhand ihrer Position im DataFrame abrufen.

Die Syntax von Pandas iloc[]

Pandas iloc[] nutzt Integer-Werte, um fest­zu­le­gen, welche Da­ten­sät­ze aus dem DataFrame ex­tra­hiert werden. Die Struktur für Pandas DataFrame.iloc() sieht so aus:

DataFrame.iloc[selection]
python

Du kannst Pandas iloc[] entweder einen einzelnen Integer, eine Python-Liste von Integern, ein Slice-Objekt oder ein Tupel mit Indizes für Zeilen und Spalten mitgeben.

So nutzt du die DataFrame.iloc[]-Ei­gen­schaft

Wie Pandas iloc[] reagiert, hängt vom über­ge­be­nen Wert ab. Die folgenden Beispiele zeigen dir die Anwendung in der Praxis.

Einzelne Zeilen gezielt auswählen

Erstelle zuerst einen DataFrame mit Namen, Alter und Wohnort ver­schie­de­ner Personen:

import pandas as pd
# Beispiel-DataFrame erstellen
data = {'Name': ['Anna', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Alter': [28, 24, 22, 32],
    'Stadt': ['Berlin', 'München', 'Hamburg', 'Köln']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
python

Das Ergebnis ist dieser DataFrame:

Name  Alter    Stadt
0     Anna     28   Berlin
1    Bob     24  München
2  Charlie     22  Hamburg
3    David     32     Köln

Über iloc[] greifst du auf eine Zeile zu, indem du den passenden Index einträgst:

# Auswahl der nullten Zeile
result = df.iloc[0]
print(result)
python

Hier wird die erste Zeile (Index 0) auf­ge­ru­fen. Du erhältst die Infos zu Anna:

Name       Anna
Alter        28
Stadt    Berlin
Name: 0, dtype: object

Zeilen und Spalten kom­bi­niert abrufen

Um gleich­zei­tig Zeilen- und Spal­ten­in­di­zes zu de­fi­nie­ren, trennst du die Werte in iloc[] einfach durch ein Komma:

# Auswahl der nullten Zeile und ersten Spalte
result = df.iloc[0, 1]
print(result)
python

Dieser Befehl in Pandas iloc[] steuert die nullte Zeile (0) und die erste Spalte (1) an. Das Ergebnis liefert Annas Alter: 28.

Mehrere Bereiche mit Slices auswählen

Nutze Python-Slices, um ganze Blöcke von Zeilen und Spalten zu markieren. Wichtig: Der Wert nach dem Dop­pel­punkt wird bei der Auswahl nicht mehr mit­ge­zählt.

# Auswahl der ersten beiden Zeilen und der ersten beiden Spalten
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)
python

Das System gibt Folgendes aus:

Name  Alter
0    Anna    28
1    Bob    24

In diesem Fall werden die ersten zwei Zeilen (0:2) und Spalten (0:2) ex­tra­hiert. Der neue DataFrame zeigt nur diesen Teil­be­reich.

Listen für spe­zi­fi­sche Zeilen und Spalten verwenden

Mit Python-Listen wählst du gezielt einzelne Spalten und Zeilen aus. Das ist ideal, wenn die ge­wünsch­ten Daten nicht direkt ne­ben­ein­an­der liegen:

# Auswahl der nullten und zweiten Zeile sowie der ersten und zweiten Spalte
result = df.iloc[[0, 2], [1, 2]]
print(result)
python

Hier werden die Indizes 0 und 2 der Zeilen ([0, 2]) sowie die Spalten 1 und 2 ([1, 2]) abgerufen. Das führt zu diesem Ergebnis:

Alter     Stadt
0      28    Berlin
2      22  Hamburg
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