Iloc vs Loc in Pandas: 7 Pratik Örnek ile 2026'da Doğru Seçimi Öğren

Iloc vs Loc in Pandas: 7 Pratik Örnek ile 2026'da Doğru Seçimi Öğren

Pandas’da veri seçimi, analizlerinizin doğruluğunu belirler. 2026’da bile hala birçok veri bilimcisi iloc ve loc arasındaki farkı yanlış anlıyor. Bu rehberde, 7 pratik örnekle her iki yöntemi derinlemesine inceleyelim.

1. loc: Etiket Bazlı Seçim

loc, satır ve sütun etiketlerine göre veri çeker. İndeks adları, sütun isimleri veya tarihler gibi anlamlı etiketleri kullanır.

Örnek 1: Satır ve Sütun Filtreleme

Diyelim ki bir DataFrame’de satır etiketleri müşteri ID’leri: [1001, 1002, 1003]. df.loc[1002, 'Satış Tutarı'] ile 1002 ID’li müşterinin satışını alırsınız.

Örnek 2: Aralık Seçimi (Etiket Aralığı)

df.loc['A':'C'] gibi ifadeler, A’dan C’ye kadar tüm etiketleri getirir. Bu, tarih aralıklarında çok güçlüdür: df.loc['2026-03-01':'2026-03-30'].

2. iloc: Konum Bazlı Seçim

iloc, sıfırdan başlayan konum indekslerine göre çalışır. Etiketler ne olursa olsun, 0, 1, 2... pozisyonlarına bakar.

Örnek 3: Pozisyonla Veri Çekme

Yine aynı DataFrame’de, df.iloc[1, 2] ikinci satırın (indeks 1) üçüncü sütunundaki veriyi getirir. Satır etiketi 1002 olsa bile, konum 1’dir.

Örnek 4: İndeks Değiştiğinde Ne Olur?

Eğer veriyi filtreleyip reset_index() yaparsanız, iloc hala aynı pozisyonları döndürür. Ancak loc artık eski etiketleri tanımaz — bu yüzden loc daha güvenilirdir.

Örnek 5: Karışık İndekslerde Hata Riski

W3Schools’ta gösterildiği gibi, eğer satır etiketleri [10, 20, 30] ise, loc[10] birinci satırı, iloc[10] 11. satırı döndürür. Bu fark, veri kaybına neden olabilir.

3. Hangi Durumda Hangisini Kullanmalısınız?

Real Python’un resmi dokümantasyonuna göre, doğru seçim analizin kalitesini belirler.

Örnek 6: Zaman Serisi Verileri

İndeks sürekli ve sıralıysa (örn. günlük veriler), iloc daha hızlı ve basittir: df.iloc[-7:] son 7 günü getirir.

Örnek 7: Üretim Ortamında Güvenlik

Müşteri ID’leri, ürün kodları veya tarihler gibi anlamlı etiketler kullanıyorsanız, loc tercih edilmelidir. Çünkü veri birleştirildiğinde veya filtrelendiğinde indeksler değişebilir — ancak etiketler korunur.

Genel Kural: Etiketler anlamlıysa → loc. Pozisyonlar kritikse → iloc. İkisini karıştırmayın.

Pandas indeksleme rehberi ile temellerinizi pekiştirin. Gerçek dünya verilerinde loc ile güvenli analiz yapmak, veri bilimindeki en temel becerilerden biridir.