Approfondissement de l'Indexation
Poursuivons et continuons à extraire des colonnes et des lignes par indices. Il est donc nécessaire de se familiariser avec un attribut similaire à loc[].
L'attribut suivant est iloc[] ; il signifie index-location (emplacement d'index), et comme vous l'avez peut-être deviné, il permet de travailler avec les indices des colonnes et des lignes.
Tout d'abord, rappelons les indices. La première ligne a l'indice 0, la suivante 1, puis 2, et ainsi de suite. Mais il est également possible de compter à partir de la fin (ce qui n'est pas très pratique dans les ensembles de données, mais peut s'avérer utile dans certains cas), ainsi la dernière ligne a l'indice -1, l'avant-dernière est -2, etc.
Consultez le tableau :
Cependant, commençons par la mise en œuvre la plus simple de l'attribut iloc[], en travaillant avec l'ensemble de données suivant (ci-dessous, ses cinq premières lignes) :
Consultez l'exemple de code et la sortie :
data.iloc[0]- extrait la toute première ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[1]- extrait la deuxième ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[-1]- extrait la toute dernière ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[-2]- extrait l'avant-dernière ligne de l'ensemble de données.
Comme vous l'avez peut-être remarqué, à la fin de la sortie, la variable Name affiche également le numéro de la ligne, comme Name: 998.
Question
Remplacez les espaces réservés ___ dans une fenêtre de code par votre code pour répondre à la question ci-dessous.
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)
Notez que l'index de la première personne est 0.
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What should I use to extract the first and last rows using iloc[]?
Can you explain how negative indices work with iloc[]?
Could you show an example of extracting the second and second-to-last rows?
Awesome!
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Poursuivons et continuons à extraire des colonnes et des lignes par indices. Il est donc nécessaire de se familiariser avec un attribut similaire à loc[].
L'attribut suivant est iloc[] ; il signifie index-location (emplacement d'index), et comme vous l'avez peut-être deviné, il permet de travailler avec les indices des colonnes et des lignes.
Tout d'abord, rappelons les indices. La première ligne a l'indice 0, la suivante 1, puis 2, et ainsi de suite. Mais il est également possible de compter à partir de la fin (ce qui n'est pas très pratique dans les ensembles de données, mais peut s'avérer utile dans certains cas), ainsi la dernière ligne a l'indice -1, l'avant-dernière est -2, etc.
Consultez le tableau :
Cependant, commençons par la mise en œuvre la plus simple de l'attribut iloc[], en travaillant avec l'ensemble de données suivant (ci-dessous, ses cinq premières lignes) :
Consultez l'exemple de code et la sortie :
data.iloc[0]- extrait la toute première ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[1]- extrait la deuxième ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[-1]- extrait la toute dernière ligne de l'ensemble de données ;data.iloc[-2]- extrait l'avant-dernière ligne de l'ensemble de données.
Comme vous l'avez peut-être remarqué, à la fin de la sortie, la variable Name affiche également le numéro de la ligne, comme Name: 998.
Question
Remplacez les espaces réservés ___ dans une fenêtre de code par votre code pour répondre à la question ci-dessous.
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)
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