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Lernen Iloc-Grundlagen | Die Alleresten Schritte
Pandas Erste Schritte
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Kursinhalt

Pandas Erste Schritte

Pandas Erste Schritte

1. Die Alleresten Schritte
2. Dateien in Pandas Lesen
3. Daten Analysieren

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Iloc-Grundlagen

Sie können auch auf Zeilen in einem DataFrame über ihren Index zugreifen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun:

  • .iloc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihren numerischen Index zuzugreifen, beginnend bei 0;
  • .loc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihr String-Label zuzugreifen.

In diesem Kurs werden wir uns ausschließlich auf die Verwendung des .iloc Attributs konzentrieren.

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import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
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Der DataFrame hat die folgende Struktur:

Sie können die erste Spalte bemerken, die als Zeilenindex dient. Wir werden diese Indizes verwenden, um auf bestimmte Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die Syntax dieses Attributs ist wie folgt:

Wir können dieses Attribut anwenden, um auf die dritte und siebte Zeile unseres DataFrames zuzugreifen:

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import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) # Accessing to the third and seventh rows print(countries.iloc[2]) print(countries.iloc[6])
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Nach dem Ausführen des obigen Codes erhalten Sie Zeilen, die den in der unten stehenden Abbildung angegebenen Indizes entsprechen:

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 13
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