Summary  
This chapter explains how to select and print specific rows from a tabular dataset using index-based slicing (e.g., data[0:3], data[997:], data[:]) to retrieve subsets or all rows.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets

**Pandas** offre numerosi strumenti utili; ad esempio, consente di visualizzare solo righe specifiche. Utilizzeremo lo stesso dataset.

- `data[0:3]` - visualizza le righe da zero a tre `0`, `1`, `2`, per tutte le colonne (attenzione, questo metodo non include l'ultimo indice);
- `data[:3]` - visualizza le righe da zero a tre `0`, `1`, `2`, per tutte le colonne;
- `data[997:999]` - visualizza le righe da 997 a 999: `997` e `998`, per tutte le colonne (questa è l'ultima riga);
- `data[997:]` - visualizza le righe da 997 all'ultima: `997`, `998`, `999`, per tutte le colonne;
- `data[:]` - visualizza tutte le righe del dataset `data` per tutte le colonne.

Seleziona tutte le opzioni con la sintassi corretta per visualizzare le righe tramite indici:

Questo corso contiene molte funzioni utili per un futuro data analyst. Imparerai diversi metodi di estrazione dei dati e persino come impostare condizioni su di essi. Successivamente, acquisirai familiarità con i metodi di raggruppamento dei dati. Inoltre, apprenderai come preprocessare i dati. Ogni sezione dispone di un proprio set di dati, rendendo il corso coinvolgente.

Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche tramite i loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità di selezione delle righe tramite indici.

Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, apprenderai come combinarle e persino crearne di proprie.

In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai inoltre come individuare i valori massimi e minimi.

Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui verrà illustrato come raggruppare i dati in modi diversi. Sarà utile per lavorare come data analyst e ottenere informazioni su gruppi di dati specifici.

Questa sezione è una delle più significative per un data analyst, poiché se i dati contengono valori mancanti o in formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui si apprenderà come gestire tali valori inappropriati.

Output dei record tramite indice

Awesome!

Output dei record tramite indice