Le `DataFrame` avec lequel vous travaillez :


Vous pouvez également utiliser l’**indexation négative** pour accéder aux lignes du 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 correspond à la Lettonie), vous pouvez utiliser soit l'index **6** soit **-1**.

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])

L'exécution du code ci-dessus retournera la ligne mise en évidence dans l'image ci-dessous :

import unittest
import importlib
import pandas as pd


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_audi_A1_2017_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2017'),
            "The variable `audi_A1_2017` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2017` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2017_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2017, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2017` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2017).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2017` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2017` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2017_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[0]

        variable = 'audi_A1_2017'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2016'),
            "The variable `audi_A1_2016` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2016` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2016_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2016, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2016` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2016).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2016` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2016` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_correct(self):
        import user_code
        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[-1]

        variable = 'audi_A1_2016'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A3'),
            "The variable `audi_A3` is declared.",
            "Expected `audi_A3` to be declared."
        )

    def test_audi_A3_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A3, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A3` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A3).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A3` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A3` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[3]

        variable = 'audi_A3'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures telles que DataFrame et Series. Cela en fait un outil précieux pour la Data Science. Dans ce guide, vous découvrirez une gamme de fonctions statistiques, notamment comment trouver les corrélations, les modes, les médianes, ainsi que les valeurs maximales et minimales au sein d'un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes et à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Découvrez les bases de la bibliothèque pandas. Création et manipulation de Series et DataFrames, exploration de leur structure, acquisition des compétences nécessaires pour effectuer les opérations de données essentielles.

Maîtrise du chargement et de la gestion des données à partir de fichiers CSV et TXT. Acquisition d'une expérience pratique dans l'importation de jeux de données et leur préparation pour une analyse ultérieure à l'aide des outils pandas.

Apprenez à explorer, nettoyer et résumer les données de manière efficace. Comprendre la gestion des valeurs manquantes, l'extraction d'informations et l'exécution d'opérations statistiques de base avec pandas.

Challenge: Utilisation de iloc[]

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