Herausforderung: Verwendung von Iloc

Der DataFrame, mit dem wir arbeiten:

Sie können auch negative Indizierung verwenden, um auf Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die negative Indizierung beginnt am Ende des DataFrames: Index -1 zeigt auf die letzte Zeile, -2 auf die vorletzte und so weiter.

Um auf die siebte Zeile zuzugreifen (die sich auf Lettland bezieht), können Sie entweder den Index 6 oder -1 verwenden.


              123456
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])

Das Ausführen des obigen Codes gibt die Zeile zurück, die im Bild unten hervorgehoben ist:

Aufgabe

Swipe to start coding

Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A1 aus dem Jahr 2017 an. Dazu müssen Sie positives Indexing verwenden.
Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A1 aus dem Jahr 2016 mit negativem Indexing an.
Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A3 mit positivem Indexing an.

Stellen Sie sicher, dass Sie das Attribut iloc verwenden.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 14

Herausforderung: Verwendung von Iloc

Der DataFrame, mit dem wir arbeiten:

Um auf die siebte Zeile zuzugreifen (die sich auf Lettland bezieht), können Sie entweder den Index 6 oder -1 verwenden.


              123456
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])

Das Ausführen des obigen Codes gibt die Zeile zurück, die im Bild unten hervorgehoben ist:

Aufgabe

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Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A1 aus dem Jahr 2017 an. Dazu müssen Sie positives Indexing verwenden.
Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A1 aus dem Jahr 2016 mit negativem Indexing an.
Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell Audi A3 mit positivem Indexing an.

Stellen Sie sicher, dass Sie das Attribut iloc verwenden.

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