Défi : Utilisation de iloc

Le DataFrame avec lequel nous travaillons :

Vous pouvez également utiliser l'indexation négative pour accéder aux lignes dans le DataFrame. L'indexation négative commence à la fin du DataFrame : l'index -1 pointe vers la dernière ligne, -2 vers l'avant-dernière, et ainsi de suite.

Pour accéder à la septième ligne (qui se réfère à la Lettonie), vous pouvez utiliser soit l'index 6 soit -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])

Exécuter le code ci-dessus renverra la ligne mise en évidence dans l'image ci-dessous :

Tâche

Swipe to start coding

Affichez tous les détails du DataFrame pour le modèle Audi A1 de l'année 2017. Pour ce faire, vous devrez utiliser l'indexation positive.
Affichez tous les détails du DataFrame pour le modèle Audi A1 de l'année 2016 en utilisant l'indexation négative.
Affichez tous les détails du DataFrame pour le modèle Audi A3 en utilisant l'indexation positive.

Assurez-vous d'utiliser l'attribut iloc.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 14

Défi : Utilisation de iloc

Le DataFrame avec lequel nous travaillons :

Pour accéder à la septième ligne (qui se réfère à la Lettonie), vous pouvez utiliser soit l'index 6 soit -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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Tâche

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Affichez tous les détails du DataFrame pour le modèle Audi A1 de l'année 2016 en utilisant l'indexation négative.
Affichez tous les détails du DataFrame pour le modèle Audi A3 en utilisant l'indexation positive.

Assurez-vous d'utiliser l'attribut iloc.

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