Aprendiendo Más Sobre la Indexación
Avancemos y continuemos extrayendo columnas y filas mediante índices. Por lo tanto, es necesario estar familiarizado con un atributo similar a loc[].
El siguiente atributo es iloc[]; corresponde a index-location (ubicación por índice), y como puede intuir, permite trabajar tanto con los índices de las columnas como de las filas.
Primero, recordemos los índices. La primera fila tiene el índice 0, la siguiente 1, la siguiente 2, y así sucesivamente. Pero también es posible contar desde el final (aunque esto no suele ser conveniente en conjuntos de datos, puede resultar útil en ciertos casos), por lo que la última fila tiene el índice -1, la penúltima es -2, y así sucesivamente...
Observe la tabla:
Sin embargo, comenzaremos con la implementación más sencilla del atributo iloc[], trabajando con el siguiente conjunto de datos (a continuación se muestran sus primeras cinco filas):
Consulte el ejemplo de código y su salida:
data.iloc[0]- extrae la primera fila del conjunto de datos;data.iloc[1]- extrae la segunda fila del conjunto de datos;data.iloc[-1]- extrae la última fila del conjunto de datos;data.iloc[-2]- extrae la penúltima fila del conjunto de datos.
Como habrás notado, al final de la salida, la variable Name también muestra el número de fila, como Name: 998.
Pregunta
Reemplaza los espacios reservados ___ en una ventana de código con tu código para responder la pregunta que aparece debajo.
12345import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/people.csv') print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below) print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)
Observa que el índice de la primera persona es 0.
¡Gracias por tus comentarios!
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What should I use to extract the first and last rows using iloc[]?
Can you explain how negative indices work with iloc[]?
Could you show an example of extracting the second and second-to-last rows?
Awesome!
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Avancemos y continuemos extrayendo columnas y filas mediante índices. Por lo tanto, es necesario estar familiarizado con un atributo similar a loc[].
El siguiente atributo es iloc[]; corresponde a index-location (ubicación por índice), y como puede intuir, permite trabajar tanto con los índices de las columnas como de las filas.
Primero, recordemos los índices. La primera fila tiene el índice 0, la siguiente 1, la siguiente 2, y así sucesivamente. Pero también es posible contar desde el final (aunque esto no suele ser conveniente en conjuntos de datos, puede resultar útil en ciertos casos), por lo que la última fila tiene el índice -1, la penúltima es -2, y así sucesivamente...
Observe la tabla:
Sin embargo, comenzaremos con la implementación más sencilla del atributo iloc[], trabajando con el siguiente conjunto de datos (a continuación se muestran sus primeras cinco filas):
Consulte el ejemplo de código y su salida:
data.iloc[0]- extrae la primera fila del conjunto de datos;data.iloc[1]- extrae la segunda fila del conjunto de datos;data.iloc[-1]- extrae la última fila del conjunto de datos;data.iloc[-2]- extrae la penúltima fila del conjunto de datos.
Como habrás notado, al final de la salida, la variable Name también muestra el número de fila, como Name: 998.
Pregunta
Reemplaza los espacios reservados ___ en una ventana de código con tu código para responder la pregunta que aparece debajo.
12345import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/people.csv') print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below) print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)
Observa que el índice de la primera persona es 0.
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