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Impara Approfondimento sull'Indicizzazione | Familiarizzazione con l'Indicizzazione e la Selezione dei Dati
Tecniche Avanzate in Pandas

bookApprofondimento sull'Indicizzazione

Procediamo oltre ed estraiamo colonne e righe tramite indici. È quindi necessario conoscere un attributo simile a loc[].

Il prossimo attributo è iloc[]; si tratta di index-location e, come si può intuire, consente di lavorare sia con gli indici delle colonne che delle righe.

Innanzitutto, occorre ricordare gli indici. La prima riga ha indice 0, la successiva 1, poi 2 e così via. È anche possibile contare dalla fine (anche se nei dataset non è molto pratico, può comunque risultare utile): l'ultima riga ha indice -1, la penultima -2 e così via...

Osserva la tabella:

Tuttavia, inizieremo con l'implementazione più semplice dell'attributo iloc[], lavorando con il seguente set di dati (di seguito sono riportate le prime cinque righe):

Consulta l'esempio di codice e il relativo output:

  • data.iloc[0] - estrae la primissima riga del dataset;
  • data.iloc[1] - estrae la seconda riga del dataset;
  • data.iloc[-1] - estrae l'ultima riga del dataset;
  • data.iloc[-2] - estrae la penultima riga del dataset.

Come avrai notato, alla fine dell'output, la variabile Name mostra anche il numero della riga, come Name: 998.

Domanda

Sostituisci i segnaposto ___ in una finestra di codice con il tuo codice per rispondere alla domanda sottostante.

12345
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)
copy

Nota che l'indice della prima persona è 0.

question mark

Estrai la seconda e l'ultima riga nella finestra del codice sopra. Quali sono i nomi di queste persone?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 4

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Il prossimo attributo è iloc[]; si tratta di index-location e, come si può intuire, consente di lavorare sia con gli indici delle colonne che delle righe.

Innanzitutto, occorre ricordare gli indici. La prima riga ha indice 0, la successiva 1, poi 2 e così via. È anche possibile contare dalla fine (anche se nei dataset non è molto pratico, può comunque risultare utile): l'ultima riga ha indice -1, la penultima -2 e così via...

Osserva la tabella:

Tuttavia, inizieremo con l'implementazione più semplice dell'attributo iloc[], lavorando con il seguente set di dati (di seguito sono riportate le prime cinque righe):

Consulta l'esempio di codice e il relativo output:

  • data.iloc[0] - estrae la primissima riga del dataset;
  • data.iloc[1] - estrae la seconda riga del dataset;
  • data.iloc[-1] - estrae l'ultima riga del dataset;
  • data.iloc[-2] - estrae la penultima riga del dataset.

Come avrai notato, alla fine dell'output, la variabile Name mostra anche il numero della riga, come Name: 998.

Domanda

Sostituisci i segnaposto ___ in una finestra di codice con il tuo codice per rispondere alla domanda sottostante.

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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)
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Nota che l'indice della prima persona è 0.

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Estrai la seconda e l'ultima riga nella finestra del codice sopra. Quali sono i nomi di queste persone?

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