Aprendiendo Más Sobre la Indexación
Avancemos y continuemos extrayendo columnas y filas por índices. Por lo tanto, es necesario estar familiarizado con un atributo similar a loc[]
.
El siguiente atributo es iloc[]
; corresponde a index-location (ubicación por índice), y como puede intuir, nos permite trabajar tanto con los índices de columnas como de filas.
Primero, recordemos los índices. La primera fila tiene el índice 0
, la siguiente 1
, la siguiente 2
, y así sucesivamente. Pero también podemos contar desde el final (aunque esto no es conveniente en conjuntos de datos, puede ser útil en ciertos casos), así que la última tiene el índice -1
, la penúltima es -2
, y así sucesivamente...
Observe la tabla:
Sin embargo, comenzaremos con la implementación más sencilla del atributo iloc[]
, trabajando con el siguiente conjunto de datos (a continuación se muestran sus primeras cinco filas):
Observe el ejemplo de código y su salida:
data.iloc[0]
- extrae la primera fila del conjunto de datos;data.iloc[1]
- extrae la segunda fila del conjunto de datos;data.iloc[-1]
- extrae la última fila del conjunto de datos;data.iloc[-2]
- extrae la penúltima fila del conjunto de datos.
Como habrás notado, al final de la salida, la variable Name
también muestra el número de fila, como Name: 998
.
Pregunta
Reemplaza los espacios reservados ___
en una ventana de código con tu código para responder a la pregunta que aparece debajo.
12345import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/people.csv') print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below) print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)
Observa que el índice de la primera persona es 0.
¡Gracias por tus comentarios!
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.
El siguiente atributo es iloc[]
; corresponde a index-location (ubicación por índice), y como puede intuir, nos permite trabajar tanto con los índices de columnas como de filas.
Primero, recordemos los índices. La primera fila tiene el índice 0
, la siguiente 1
, la siguiente 2
, y así sucesivamente. Pero también podemos contar desde el final (aunque esto no es conveniente en conjuntos de datos, puede ser útil en ciertos casos), así que la última tiene el índice -1
, la penúltima es -2
, y así sucesivamente...
Observe la tabla:
Sin embargo, comenzaremos con la implementación más sencilla del atributo iloc[]
, trabajando con el siguiente conjunto de datos (a continuación se muestran sus primeras cinco filas):
Observe el ejemplo de código y su salida:
data.iloc[0]
- extrae la primera fila del conjunto de datos;data.iloc[1]
- extrae la segunda fila del conjunto de datos;data.iloc[-1]
- extrae la última fila del conjunto de datos;data.iloc[-2]
- extrae la penúltima fila del conjunto de datos.
Como habrás notado, al final de la salida, la variable Name
también muestra el número de fila, como Name: 998
.
Pregunta
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en una ventana de código con tu código para responder a la pregunta que aparece debajo.
12345import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/people.csv') print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below) print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)
Observa que el índice de la primera persona es 0.
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