Summary  
This chapter explains how to select and print specific rows from a tabular dataset using index-based slicing (e.g., data[0:3], data[997:], data[:]) to retrieve subsets or all rows.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets

**Pandas** bietet zahlreiche nützliche Werkzeuge; zum Beispiel ermöglicht es die Ausgabe nur bestimmter Zeilen. Wir arbeiten mit demselben Datensatz.

- `data[0:3]` – gibt die Zeilen von null bis drei `0`, `1`, `2` für alle Spalten aus (beachte, dass diese Methode den letzten Index nicht einschließt);
- `data[:3]` – gibt die Zeilen von null bis drei `0`, `1`, `2` für alle Spalten aus;
- `data[997:999]` – gibt die Zeilen von 997 bis 999 aus: `997` und `998` für alle Spalten (dies ist die letzte Zeile);
- `data[997:]` – gibt die Zeilen von 997 bis zur letzten Zeile aus: `997`, `998`, `999` für alle Spalten;
- `data[:]` – gibt alle Zeilen des Datensatzes `data` für alle Spalten aus.

Alle Optionen mit der korrekten Syntax zum Ausgeben von Zeilen anhand von Indizes auswählen:

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 werden Ihnen Methoden zur Gruppierung von Daten vermittelt. Außerdem lernen 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.

Ausgabe von Zeilen nach Index