Contenuti del Corso
Primi Passi con Pandas
Primi Passi con Pandas
1. I Primissimi Passi
Cos'è Pandas? SerieSfida: Creare una SerieDataFrameQuiz: Creazione di una SerieQuiz: Creazione di un DataFrameAggiungere una Nuova ColonnaInserimento di una Nuova ColonnaEliminare una Riga/ColonnaQuiz: Abbinare le FunzioniLavorare con le ColonneQuiz: Estrazione ColonneBasi di ilocSfida: Utilizzo di iloc
2. Lettura di File in Pandas
3. Analizzare i Dati
Visualizzazione dei DatiQuiz: Utilizzo di HeadQuiz: Head, Tail e SampleEsplorare il DatasetNomi delle Colonne e Tipi di DatiTrovare Valori NulliQuiz: Identificare i Valori NulliSfida: Eliminare i Valori NulliSfida: Riempire i Valori NulliQuiz: Valori NulliDescrivere i DatiMax() e Min()Quiz: Operazioni StatisticheSum() e Count()Valori Unici
Basi di iloc
Puoi anche accedere alle righe in un DataFrame tramite il loro indice. Ci sono diversi modi per farlo:
.iloc- viene utilizzato per accedere alle righe tramite il loro indice numerico, a partire da 0;.loc- viene utilizzato per accedere alle righe tramite la loro etichetta stringa.
In questo corso, ci concentreremo esclusivamente sull'utilizzo dell'attributo .iloc.
import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
Il DataFrame ha la seguente struttura:
Puoi notare la prima colonna, che funge da indice di riga. Useremo questi indici per accedere a righe specifiche nel DataFrame. La sintassi di questo attributo è la seguente:
df.iloc[index]
Possiamo applicare questo attributo per accedere alla terza e settima riga del nostro DataFrame:
import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) # Accessing to the third and seventh rows print(countries.iloc[2]) print(countries.iloc[6])
Dopo aver eseguito il codice sopra, otterrai le righe che corrispondono agli indici indicati nell'immagine qui sotto:
Tutto è chiaro?
Grazie per i tuoi commenti!
Sezione 1. Capitolo 13
