Mehr Über die Indexierung Lernen
Lassen Sie uns weitergehen und fortfahren, Spalten und Zeilen nach Indizes zu extrahieren. Daher müssen Sie mit einem Attribut vertraut sein, das loc[] ähnlich ist.
Unser folgendes Attribut ist iloc[]; es ist wie Index-Location, und Sie haben vielleicht erraten, dass es uns ermöglicht, sowohl mit den Indizes von Spalten als auch von Zeilen zu arbeiten.
Zuerst müssen wir uns an die Indizes erinnern. Die erste Zeile hat den Index 0, die nächste 1, die nächste 2 und so weiter. Aber wir können auch vom Ende zählen (tatsächlich ist dies in Datensätzen nicht praktisch, aber es kann irgendwie hilfreich sein), sodass die letzte den Index -1 hat, die vorletzte ist -2 und so weiter...
Schauen Sie sich die Tabelle an:
Wir werden jedoch mit der einfachsten Implementierung des Attributs iloc[] beginnen, indem wir mit dem folgenden Datensatz arbeiten (unten sind die ersten fünf Zeilen):
Schauen Sie sich das Codebeispiel und die Ausgabe an:
data.iloc[0]- extrahiert die allererste Zeile des Datensatzes;data.iloc[1]- extrahiert die zweite Zeile des Datensatzes;data.iloc[-1]- extrahiert die allerletzte Zeile des Datensatzes;data.iloc[-2]- extrahiert die vorletzte Zeile des Datensatzes.
Wie Sie vielleicht erkannt haben, zeigt die Variable Name am Ende der Ausgabe ebenfalls die Zeilennummer an, wie Name: 998.
Frage
Ersetzen Sie die Platzhalter ___ in einem Codefenster mit Ihrem Code, um die Frage darunter zu beantworten.
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)
Beachten Sie, dass der Index einer ersten Person 0 ist.
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