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Pandas Erste Schritte
Pandas Erste Schritte
Herausforderung: Verwendung von iloc
Das DataFrame, mit dem wir arbeiten:
Sie können auch negative Indizierung verwenden, um auf Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die negative Indizierung beginnt am Ende des DataFrames: Index -1
zeigt auf die letzte Zeile, -2
auf die vorletzte und so weiter.
Um auf die siebte Zeile zuzugreifen (die sich auf Lettland bezieht), können Sie entweder den Index 6 oder -1 verwenden.
import pandas 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 = pandas.DataFrame(countries_data) # Accessing to the seventh row using negative indexing print(countries.iloc[-1])
Das Ausführen des obigen Codes gibt die in der untenstehenden Abbildung hervorgehobene Zeile zurück:
Swipe to start coding
- Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell
Audi A1
aus dem Jahr 2017 an. Dazu müssen Sie positive Indizierung verwenden. - Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell
Audi A1
aus dem Jahr 2016 mit negativer Indizierung an. - Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell
Audi A3
mit positiver Indizierung an.
Stellen Sie sicher, dass Sie das Attribut iloc
verwenden.

Lösung
Danke für Ihr Feedback!
Herausforderung: Verwendung von iloc
Das DataFrame, mit dem wir arbeiten:
Sie können auch negative Indizierung verwenden, um auf Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die negative Indizierung beginnt am Ende des DataFrames: Index -1
zeigt auf die letzte Zeile, -2
auf die vorletzte und so weiter.
Um auf die siebte Zeile zuzugreifen (die sich auf Lettland bezieht), können Sie entweder den Index 6 oder -1 verwenden.
import pandas 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 = pandas.DataFrame(countries_data) # Accessing to the seventh row using negative indexing print(countries.iloc[-1])
Das Ausführen des obigen Codes gibt die in der untenstehenden Abbildung hervorgehobene Zeile zurück:
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Audi A1
aus dem Jahr 2017 an. Dazu müssen Sie positive Indizierung verwenden. - Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell
Audi A1
aus dem Jahr 2016 mit negativer Indizierung an. - Zeigen Sie alle Details aus dem DataFrame für das Modell
Audi A3
mit positiver Indizierung an.
Stellen Sie sicher, dass Sie das Attribut iloc
verwenden.

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