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Aprende Desafío: Usando iloc | Los Primeros Pasos
Primeros Pasos con Pandas

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Desafío: Usando iloc

El DataFrame con el que estamos trabajando:

También puedes usar indexación negativa para acceder a las filas en el DataFrame. La indexación negativa comienza desde el final del DataFrame: el índice -1 apunta a la última fila, -2 a la penúltima, y así sucesivamente.

Para acceder a la séptima fila (que se refiere a Letonia), puedes usar el índice 6 o -1.

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])
123456
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])
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Ejecutar el código anterior devolverá la fila resaltada en la imagen a continuación:

Tarea

Swipe to start coding

  1. Muestra todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2017. Para hacer esto, necesitarás usar indexación positiva.
  2. Muestra todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A1 del año 2016 usando indexación negativa.
  3. Muestra todos los detalles del DataFrame para el modelo Audi A3 usando indexación positiva.

Asegúrate de usar el atributo iloc.

Task Table

Solución

import pandas as pd

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)
# Printing information about audi A1 from 2017 year
audi_A1_2017 = audi_cars.iloc[0]
print(audi_A1_2017)
# Printing information about audi A1 from 2016 year
audi_A1_2016 = audi_cars.iloc[-1]
print(audi_A1_2016)
# Printing information about audi A3
audi_A3 = audi_cars.iloc[3]
print(audi_A3)

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 14
import pandas as pd

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)
# Printing information about audi A1 from 2017 year
audi_A1_2017 = ___
print(audi_A1_2017)
# Printing information about audi A1 from 2016 year
audi_A1_2016 = ___
print(audi_A1_2016)
# Printing information about audi A3
audi_A3 = ___
print(audi_A3)
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