Das `DataFrame`, mit dem gearbeitet wird:


Es kann auch **negative Indizierung** verwendet werden, um auf Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die negative Indizierung beginnt am Ende des DataFrames: Index `-1` verweist auf die letzte Zeile, `-2` auf die vorletzte und so weiter.

Um auf die siebte Zeile (die sich auf Lettland bezieht) zuzugreifen, kann entweder Index **6** oder **-1** verwendet werden.

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])

Die Ausführung des obigen Codes gibt die in der Abbildung unten hervorgehobene Zeile zurück:

import unittest
import importlib
import pandas as pd


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_audi_A1_2017_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2017'),
            "The variable `audi_A1_2017` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2017` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2017_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2017, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2017` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2017).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2017` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2017` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2017_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[0]

        variable = 'audi_A1_2017'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2016'),
            "The variable `audi_A1_2016` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2016` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2016_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2016, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2016` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2016).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2016` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2016` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_correct(self):
        import user_code
        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[-1]

        variable = 'audi_A1_2016'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A3'),
            "The variable `audi_A3` is declared.",
            "Expected `audi_A3` to be declared."
        )

    def test_audi_A3_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A3, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A3` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A3).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A3` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A3` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[3]

        variable = 'audi_A3'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

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.

Challenge: Verwendung von iloc[]

Lösung