Summary  
This chapter explains how to use the `.loc[]` attribute to select specific rows and columns from tabular data by specifying label-based ranges or lists.  

General domain of usage  
Data analysis

Du har nu gennemgået de foregående kapitler, og det er det rette tidspunkt at kombinere din viden. Du kan angive både rækker og kolonner; for at gøre dette skal du blot være bekendt med attributten `.loc[]`.

Denne funktion muliggør mange forskellige slicing-operationer, men for nu vil vi blot samle viden fra de tidligere kapitler.

Som sædvanligt, se på eksemplet og derefter på outputtet.

- `data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` – returnerer rækker med indeksene `2`, `3`, `4`, `5` (bemærk at indeks starter fra `0`) fra kolonnerne `'Director'` og `'ReleaseYear'` (`.loc[]` inkluderer det sidste indeks, du angiver i `[]`);
- `data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` – returnerer rækker med indeksene `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5` fra kolonnerne `'Director'` og `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']]` – returnerer rækker med indeksene `997`, `998`, `999` (`999` er indekset for den sidste række) fra kolonnerne `'Director'` og `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']]` eller  `data[['Director', 'ReleaseYear']]` – returnerer alle rækker fra kolonnerne `'Director'` og `'ReleaseYear'`.

import unittest
import pandas as pd

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestPandasImport(unittest.TestCase):
    def test_import_pandas_as_pd(self):
        """
        1. Import the pandas library with the pd alias.
        """
        import user_code
        condition = "pd" in user_code.__dict__ and user_code.pd is pd
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pandas library is imported correctly with the alias 'pd'.",
            "Pandas is not imported correctly. Use 'import pandas as pd'."
        )


class TestCSVRead(unittest.TestCase):
    def test_csv_read(self):
        """
        2. Read the CSV file.
        """
        import user_code
        condition = hasattr(user_code, "data") and isinstance(user_code.data, pd.DataFrame)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The CSV file is read correctly into the 'data' DataFrame.",
            "The CSV file is not read correctly or not assigned to 'data'."
        )


class TestDataExtraction(unittest.TestCase):
    def test_data_extracted_slice(self):
        """
        3. Assign to data_extracted variable correct slice.
        """
        import user_code
        df_user = user_code.data_extracted
        ref = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/IMDb_Data_final.csv"
        ).loc[15:85, ["Title", "Stars", "Category"]]
        condition = (
            isinstance(df_user, pd.DataFrame)
            and list(df_user.columns) == ["Title", "Stars", "Category"]
            and df_user.equals(ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'data_extracted' contains the correct rows and columns.",
            "The slice for 'data_extracted' is incorrect. Check the indices and column order."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        4. Output the data_extracted variable.
        """
        import user_code
        import io
        import sys

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        # re-run print part
        if hasattr(user_code, "data_extracted"):
            print(user_code.data_extracted)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue()
        condition = len(output_text.strip()) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The 'data_extracted' variable is printed as output.",
            "The 'data_extracted' variable is not printed. Use print(data_extracted)."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Dette kursus indeholder mange nyttige funktioner for en kommende dataanalytiker. Du vil lære forskellige metoder til at udtrække data og endda opstille betingelser for dem. Derefter vil du blive fortrolig med metoder til gruppering af data. Du vil også lære, hvordan man forbehandler data. Hvert afsnit har sit eget datasæt, hvilket gør kurset engagerende.

Dette afsnit vil lære dig, hvordan du udtrækker specifikke kolonner ved hjælp af deres titler eller indekser. Du vil også blive introduceret til metoder til at udvælge rækker baseret på indekser.

Her vil du lære, hvordan du udtrækker data med specifikke betingelser. Du vil også lære, hvordan du kombinerer dem og endda opretter dine egne.

I dette afsnit udvider du din viden om at opstille forskellige datakriterier. Du lærer at kontrollere, om dine data er i en defineret liste af værdier eller mellem to værdier. Du lærer også, hvordan du finder de største og mindste værdier.

Dette afsnit er et af de mest fascinerende i kurset. Her lærer du, hvordan du kan gruppere data på forskellige måder. Det vil hjælpe dig som dataanalytiker med at finde information om specifikke datagrupper.

Dette afsnit er et af de mest betydningsfulde for en dataanalytiker, da det vil være umuligt at arbejde med data, hvis de indeholder manglende værdier eller er i et forkert format. Derfor vil du her lære, hvordan du håndterer sådanne uhensigtsmæssige værdier.

Valg af Specifikke Rækker og Kolonner

Løsning

Awesome!

Valg af Specifikke Rækker og Kolonner

Løsning