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Lernen Erweiterung der Funktionalität des .iloc[]-Attributs | Vertraut Werden mit Indizierung und Datenauswahl
Fortgeschrittene Techniken in Pandas

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Erweiterung der Funktionalität des .iloc[]-Attributs

Wir werden einige neue Funktionen lernen, die iloc[] bietet. Das Coolste daran ist, dass wir Indizes sowohl für Zeilen als auch für Spalten angeben können. Dieses Attribut ist ähnlich wie .loc[], aber der letzte Index des Slicings ist exklusiv.

Schauen Sie sich das Beispiel und die entsprechende Ausgabe an:

  • data.iloc[1, 2] - extrahiert das Element, das sich in der zweiten Zeile und der dritten Spalte des Datensatzes befindet. Der erste Index entspricht dem Zeilenindex und der zweite dem Spaltenindex. Tatsächlich können Sie einen von ihnen überspringen;

  • 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 relevanten Spalten;

  • data.iloc[:2, 1:4] - extrahiert die ersten zwei Zeilen und die Spalte 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.

Aufgabe

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Ihre Aufgabe hier ist es, einfach zu üben. Geben Sie Informationen über die ersten 50 Zeilen und die Spalten mit den Indizes 1 und 4 aus.

Lösung

Switch to desktopWechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 6
Wir sind enttäuscht, dass etwas schief gelaufen ist. Was ist passiert?

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  • data.iloc[:, 3] - extrahiert alle Werte aus den Zeilen der vierten Spalte 'IMDb-Rating';

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  • data.iloc[:2, 1:4] - extrahiert die ersten zwei Zeilen und die Spalte 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.

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