loc vs iloc

import pandas as pd

catalogo = pd.DataFrame({
    "producto": ["Teclado", "Monitor", "Webcam", "Auriculares"],
    "precio": [4.53, 872.23, 713.42, 542.80],
}, index=["P001", "P003", "P005", "P006"])

print(catalogo)

print()
print("iloc[1] -> la segunda fila, contando desde 0:")
print(catalogo.iloc[1].to_string())

print()
print("loc['P003'] -> la fila que se LLAMA P003:")
print(catalogo.loc["P003"].to_string())

print()
print("Aca dan lo mismo. Eso es una casualidad de este ejemplo,")
print("no una regla: pasa porque P003 esta en la posicion 1.")

import pandas as pd

catalogo = pd.DataFrame({
    "producto": ["Teclado", "Monitor", "Webcam", "Auriculares", "Mouse"],
    "precio": [4.53, 872.23, 713.42, 542.80, 781.78],
})
print(catalogo)

print()
print("iloc[1:3]  ->", len(catalogo.iloc[1:3]), "filas")
print(catalogo.iloc[1:3])

print()
print("loc[1:3]   ->", len(catalogo.loc[1:3]), "filas")
print(catalogo.loc[1:3])

print()
print("El mismo 1:3 escrito igual, y uno trae una fila mas.")
print("iloc corta como Python: para ANTES de la posicion 3.")
print("loc corta por etiqueta, y la etiqueta 3 esta INCLUIDA.")
print()
print("Es la unica excepcion a la regla de que en Python el final no entra,")
print("y por eso se olvida.")

import pandas as pd

inventario = pd.read_csv("inventario_productos.csv")
caros = inventario[inventario["precio_unitario"] > 800]

print(caros[["codigo", "producto", "precio_unitario"]].to_string())
print()
print("indice:", list(caros.index))

print()
print("iloc[2] -> la TERCERA fila de esta tabla:")
print(caros.iloc[2][["codigo", "producto"]].to_string())

print()
print("loc[2] -> la fila que se llama 2, o sea la primera:")
print(caros.loc[2][["codigo", "producto"]].to_string())

print()
print("Son filas distintas. Y con la tabla sin filtrar habrian sido la misma.")
print("Por eso el error aparece cuando el programa ya andaba.")

import pandas as pd

inventario = pd.read_csv("inventario_productos.csv")

# La forma que conviene aprender: loc[que filas, que columnas].
caros = inventario.loc[
    inventario["precio_unitario"] > 850,
    ["codigo", "producto", "precio_unitario"],
]
print(caros.to_string(index=False))

print()
# Una sola columna con loc devuelve Series.
print("solo la columna producto de esas filas:")
print(inventario.loc[inventario["precio_unitario"] > 850, "producto"].to_string())

print()
# Y todas las columnas, con dos puntos.
print("todas las columnas de una fila, por etiqueta:")
print(inventario.loc[9, :].to_string())

import pandas as pd

inventario = pd.read_csv("inventario_productos.csv")

print("at  (etiqueta, columna):", inventario.at[9, "producto"])
print("iat (posicion, posicion):", inventario.iat[9, 1])
print("los dos leen UNA celda, y son mas rapidos que loc/iloc para eso.")

print()
try:
    inventario[0]
except KeyError as error:
    print("inventario[0] -> KeyError:", error)
    print("Con un DataFrame, el corchete simple busca una COLUMNA llamada 0.")
    print("Para la primera fila hay que pedir posicion: inventario.iloc[0].")

print()
try:
    inventario.loc[0, "precio"]
except KeyError as error:
    print("inventario.loc[0, 'precio'] -> KeyError:", error)
    print("La columna se llama precio_unitario. loc pide etiquetas exactas,")
    print("de fila y de columna.")