Lära Lära Sig Mer om Indexering | Att Bli Bekant med Indexering och Val av Data

Låt oss gå vidare och fortsätta extrahera kolumner och rader med hjälp av index. Därför behöver du känna till ett attribut som liknar loc[].

Vårt nästa attribut är iloc[]; det står för index-location, och du har kanske redan gissat att det låter oss arbeta med både kolumners och raders index.

Först behöver vi repetera indexering. Första raden har index 0, nästa har 1, därefter 2, och så vidare. Vi kan även räkna bakifrån (detta är inte alltid praktiskt i datamängder, men kan vara användbart ibland), så den sista raden har index -1, den näst sista har -2, och så vidare...

Titta på tabellen:

Vi börjar dock med den enklaste användningen av attributet iloc[], och arbetar med följande datamängd (nedan visas de fem första raderna):

Titta på kodexemplet och utdata:

data.iloc[0] - extraherar första raden i datamängden;
data.iloc[1] - extraherar andra raden i datamängden;
data.iloc[-1] - extraherar sista raden i datamängden;
data.iloc[-2] - extraherar näst sista raden i datamängden.

Som du kanske har lagt märke till, visar variabeln Name även radnumret i slutet av utskriften, till exempel Name: 998.

Fråga

Ersätt platshållarna ___ i kodfönstret med din kod för att besvara frågan under den.


              12345
            
import 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)

Observera att indexet för den första personen är 0.

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 4

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Svep för att visa menyn