Selezione di Righe e Colonne Specifiche
Bene, hai affrontato i capitoli precedenti, e ora è il momento giusto per unire le tue conoscenze. Puoi specificare sia le righe che le colonne; per farlo, è sufficiente conoscere l'attributo .loc[].
Questa funzione consente di eseguire diverse operazioni di slicing, ma per ora ci limiteremo a consolidare le conoscenze acquisite nei capitoli precedenti.
Come di consueto, osserva l'esempio e poi il relativo output.
data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']]- restituisce le righe con gli indici2,3,4,5(ricorda che gli indici partono da0) dalle colonne'Director'e'ReleaseYear'(.loc[]include l'ultimo indice inserito in[]);data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']]- restituisce le righe con gli indici0,1,2,3,4,5dalle colonne'Director'e'ReleaseYear';data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']]- restituisce le righe con gli indici997,998,999(999è l'indice dell'ultima riga) dalle colonne'Director'e'ReleaseYear';data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']]oppuredata[['Director', 'ReleaseYear']]- restituisce tutte le righe dalle colonne'Director'e'ReleaseYear'.
Swipe to start coding
Il tuo compito qui è di restituire le righe e le colonne necessarie. Segui l'algoritmo:
- Importa la libreria
pandascon l'aliaspd. - Leggi il file csv.
- Assegna alla variabile
datale informazioni sulle colonne'Title','Stars','Category'(in questo ordine) con le righe con indici da15a85. - Visualizza la variabile
data_extracted.
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Can you explain more about how .loc[] works with both rows and columns?
What happens if I specify a row or column that doesn't exist using .loc[]?
Can you show more examples of slicing with .loc[]?
Awesome!
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Come di consueto, osserva l'esempio e poi il relativo output.
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data_extracted.
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