Summary  
This chapter explains how to select and print specific rows from a tabular dataset using index-based slicing (e.g., data[0:3], data[997:], data[:]) to retrieve subsets or all rows.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets

**Pandas** propose de nombreux outils utiles ; par exemple, il permet d'afficher uniquement certaines lignes. Nous allons travailler avec le même jeu de données.

- `data[0:3]` - affiche les lignes de zéro à trois `0`, `1`, `2`, pour toutes les colonnes (attention, cette méthode n'inclut pas l'indice final) ;
- `data[:3]` - affiche les lignes de zéro à trois `0`, `1`, `2`, pour toutes les colonnes ;
- `data[997:999]` - affiche les lignes de 997 à 999 : `997` et `998`, pour toutes les colonnes (il s'agit de la dernière ligne) ;
- `data[997:]` - affiche les lignes de 997 à la dernière : `997`, `998`, `999`, pour toutes les colonnes ;
- `data[:]` - affiche toutes les lignes du jeu de données `data` pour toutes les colonnes.

Sélectionner toutes les options avec la syntaxe correcte pour afficher les lignes par indices :

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous découvrirez différentes méthodes d'extraction de données et pourrez même y appliquer des conditions. Ensuite, vous vous familiariserez avec les méthodes de regroupement des données. Vous apprendrez également à prétraiter les données. Chaque section dispose de son propre jeu de données, rendant le cours captivant.

Cette section vous apprendra à afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. Vous découvrirez également les différentes méthodes de sélection des lignes par indices.

Ici, vous apprendrez à extraire des données répondant à des conditions spécifiques. Vous découvrirez également comment les combiner et même créer vos propres conditions.

Dans cette section, vous approfondirez vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données figurent dans une liste de valeurs définies ou se situent entre deux valeurs. Vous découvrirez également comment identifier les valeurs les plus grandes et les plus petites.

Cette section est l'une des plus fascinantes du cours. Vous apprendrez ici à regrouper les données de différentes manières. Cela vous aidera à travailler en tant qu'analyste de données pour obtenir des informations sur des groupes de données spécifiques.

Cette section est l'une des plus importantes pour un analyste de données, car si les données contiennent des valeurs manquantes ou sont dans un format incorrect, il sera impossible de les exploiter. Ainsi, vous apprendrez ici comment traiter de telles valeurs inappropriées.

Affichage des Lignes par Index

Awesome!

Affichage des Lignes par Index