Summary  
This chapter explains how to use the `.iloc` attribute to access rows by their integer position in a DataFrame.

General domain of usage  
Data analysis

Zeilen in einem DataFrame können auch über ihren Index abgerufen werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten dafür:
- `.iloc` – Zugriff auf Zeilen über ihren numerischen Index, beginnend bei 0;
- `.loc` – Zugriff auf Zeilen über ihr String-Label.

In diesem Kurs liegt der Fokus ausschließlich auf der Verwendung des Attributs `.iloc`.


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)

Die erste Spalte dient als Zeilenindex. Verwenden Sie diese Indizes, um auf bestimmte Zeilen im `DataFrame` zuzugreifen. Die Syntax dieses Attributs ist:

```python
df.iloc[index]
```

Verwenden Sie dieses Attribut, um auf die dritte und siebte Zeile im `DataFrame` zuzugreifen:


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])

Nach Ausführung des obigen Codes werden Zeilen angezeigt, die den in der Abbildung unten angegebenen Indizes entsprechen:

Pandas ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist zudem darauf ausgelegt, große Datensätze mithilfe von Datenstrukturen wie DataFrame und Series zu verarbeiten. Dadurch ist sie ein unverzichtbares Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie eine Vielzahl statistischer Funktionen kennen, darunter das Ermitteln von Korrelationen, Modalwerten, Mediane sowie Maximal- und Minimalwerten innerhalb eines Datensatzes. Sie erfahren außerdem, wie Sie fehlende Werte behandeln und bestimmte Werte manipulieren sowie entfernen können.

Tauchen Sie in die Grundlagen der pandas-Bibliothek ein. Erstellen und bearbeiten Sie Series und DataFrames, untersuchen Sie deren Struktur und gewinnen Sie Sicherheit bei der Durchführung grundlegender Datenoperationen.

Erlernen des Ladens und Verwaltens von Daten aus CSV- und TXT-Dateien. Praktische Erfahrung im Importieren von Datensätzen und deren Vorbereitung für die weitere Analyse mit Pandas-Werkzeugen.

Erlernen Sie das effektive Erkunden, Bereinigen und Zusammenfassen von Daten. Verständnis für den Umgang mit fehlenden Werten, das Extrahieren von Erkenntnissen und das Durchführen grundlegender statistischer Operationen mit pandas.

Iloc[] Grundlagen