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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Apprendre Défi : Utilisation de iloc | Les Tout Premiers Pas
Premiers Pas avec Pandas

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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])
copy

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

Tâche

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

Assurez-vous d'utiliser l'attribut iloc.

Task Table

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 14
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countries = pandas.DataFrame(countries_data)
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  3. 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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