Summary  
This chapter covers using the `.iloc[]` attribute to perform index-based selection on a DataFrame, including accessing single elements, slicing rows and columns, and selecting subsets via lists of indices.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets using pandas.

Wir werden einige neue Funktionen kennenlernen, die `iloc[]` bietet. Die interessanteste ist, dass sowohl Zeilen- als auch Spaltenindizes angegeben werden können. Dieses Attribut ähnelt `.loc[]`, aber der letzte Index beim Slicing ist exklusiv.

Betrachten Sie das Beispiel und die entsprechende Ausgabe:

- `data.iloc[1, 2]` – extrahiert das Element, das sich in der zweiten Zeile und dritten Spalte des Datensatzes befindet. Der erste Index entspricht dem Zeilenindex, der zweite dem Spaltenindex. Es ist möglich, einen der beiden Indizes wegzulassen;
- `data.iloc[:, 3]` – extrahiert alle Werte aus den Zeilen der **vierten** Spalte `'IMDb-Rating'`;
- `data.iloc[3, :]` oder `data.iloc[3]` – extrahiert die `4th` Zeile und alle zugehörigen Spalten;
- `data.iloc[:2, 1:4]` – extrahiert die ersten beiden Zeilen und die Spalten mit den Indizes `1`, `2`, `3`;
- `data.iloc[[2,4],[1,3]]` – extrahiert die **Zeilen** mit den Indizes `2`,`4` und die Spalten mit den Indizes `1`, `3`.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


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 TestCSVRead(unittest.TestCase):
    def test_csv_read(self):
        """
        1. Read the CSV file into 'data' DataFrame.
        """
        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):
        """
        2. Extract first 50 rows and columns with indices 1 and 4 using iloc.
        """
        import user_code
        df = user_code.data
        ref = df.iloc[:50, [1, 4]]
        condition = (
            hasattr(user_code, "data_extracted")
            and isinstance(user_code.data_extracted, pd.DataFrame)
            and user_code.data_extracted.equals(ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'data_extracted' contains the correct rows and columns slice.",
            "The 'data_extracted' slice is incorrect. Check row and column indices."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_print(self):
        """
        3. Print the first few rows of data_extracted using .head().
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_extracted.head())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the first few rows of 'data_extracted' using .head().",
            "The 'data_extracted' variable is not printed correctly using .head()."
        )


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


test_code.py

Dieser Kurs enthält zahlreiche nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend machen Sie sich mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut. Außerdem erfahren Sie, wie Daten vorverarbeitet werden. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden zur Auswahl von Zeilen anhand von Indizes vertraut.

Hier lernen Sie, wie Sie Daten extrahieren, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese kombinieren und eigene Bedingungen erstellen.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob sich Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten befinden. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die größten und kleinsten Werte ermitteln.

Dieser Abschnitt gehört zu den faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Daten auf verschiedene Arten gruppiert werden können. Dies unterstützt Sie als Datenanalyst dabei, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist für Datenanalysten von großer Bedeutung, da eine fehlerhafte Formatierung oder fehlende Werte in den Daten die weitere Verarbeitung unmöglich machen. Hier wird vermittelt, wie mit solchen ungeeigneten Werten umzugehen ist.

Erweiterung der Funktionalität des .iloc[]-Attributs

Lösung

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