Contenido del Curso
Primeros Pasos con Pandas
Primeros Pasos con Pandas
Función iloc() 2/2
El DataFrame con el que estamos trabajando:
En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.
Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.
import pandas dataset = {'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(dataset) # Accessing to the seventh row using negative indexing print(countries.iloc[-1])
La ejecución del código anterior devolverá la fila resaltada en la imagen siguiente:
Swipe to begin your solution
We have a DataFrame called audi_cars.
- Display all the details from the DataFrame for the
Audi A1model from the year 2017. To do this, you'll need to use positive indexing. - Display all the details from the DataFrame for the
Audi A1model from the year 2016 using negative indexing. - Display all the details from the DataFrame for the
Audi A3model using positive indexing.
Make sure to use the iloc attribute. Give it a try!
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Función iloc() 2/2
El DataFrame con el que estamos trabajando:
En el DataFrame con el que estamos trabajando, también se puede utilizar la indexación negativa. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.
Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Latvia), puede utilizar el índice 6 o -1. Veamos cómo funciona esto en la práctica.
import pandas dataset = {'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(dataset) # Accessing to the seventh row using negative indexing print(countries.iloc[-1])
La ejecución del código anterior devolverá la fila resaltada en la imagen siguiente:
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We have a DataFrame called audi_cars.
- Display all the details from the DataFrame for the
Audi A1model from the year 2017. To do this, you'll need to use positive indexing. - Display all the details from the DataFrame for the
Audi A1model from the year 2016 using negative indexing. - Display all the details from the DataFrame for the
Audi A3model using positive indexing.
Make sure to use the iloc attribute. Give it a try!
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