En Savoir Plus sur l'Indexation
Passons à la suite et continuons à extraire des colonnes et des lignes par indices. Donc, vous devez être familier avec un attribut similaire à loc[].
Notre attribut suivant est iloc[]; c'est comme index-location, et vous avez peut-être deviné qu'il nous permet de travailler avec les indices des colonnes et des lignes.
Tout d'abord, nous devons rappeler les indices. La première ligne a l'indice 0, la suivante 1, la suivante 2, et ainsi de suite. Mais aussi, nous pouvons compter à partir de la fin (en effet, ce n'est pas pratique dans les ensembles de données, mais cela peut être utile d'une certaine manière), donc la dernière a l'indice -1, l'avant-dernière est -2, et ainsi de suite...
Regardez le tableau :
Cependant, nous allons commencer par la mise en œuvre la plus simple de l'attribut iloc[], en travaillant avec l'ensemble de données suivant (ci-dessous sont ses cinq premières lignes) :
Regardez l'exemple de code et la sortie :
data.iloc[0]- extrait la toute première ligne du jeu de données ;data.iloc[1]- extrait la deuxième ligne du jeu de données ;data.iloc[-1]- extrait la toute dernière ligne du jeu de données ;data.iloc[-2]- extrait l'avant-dernière ligne du jeu de données.
Comme vous l'avez peut-être reconnu, à la fin de la sortie, la variable Name montre également le numéro de ligne, comme Name: 998.
Question
Remplacez les espaces réservés ___ dans une fenêtre de code avec votre code pour répondre à la question ci-dessous.
import 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 d'une première personne est 0.
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