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Aprende Desafío: Usando iloc | Los Primeros Pasos
Primeros Pasos con Pandas
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Contenido del Curso

Primeros Pasos con Pandas

Primeros Pasos con Pandas

1. Los Primeros Pasos
2. Leyendo Archivos en Pandas
3. Analizando los Datos

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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.

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])
copy

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

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 14
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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.

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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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  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.

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