Basi di iloc

Puoi anche accedere alle righe in un DataFrame tramite il loro indice. Ci sono diversi modi per farlo:

.iloc - viene utilizzato per accedere alle righe tramite il loro indice numerico, a partire da 0;
.loc - viene utilizzato per accedere alle righe tramite la loro etichetta stringa.

In questo corso, ci concentreremo esclusivamente sull'utilizzo dell'attributo .iloc.


              12345
            
import pandas as pd

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 = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Il DataFrame ha la seguente struttura:

Puoi notare la prima colonna, che funge da indice di riga. Useremo questi indici per accedere a righe specifiche nel DataFrame. La sintassi di questo attributo è la seguente:

python

Possiamo applicare questo attributo per accedere alla terza e settima riga del nostro DataFrame:


              12345678
            
import pandas as pd

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 = pd.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the third and seventh rows
print(countries.iloc[2])
print(countries.iloc[6])

Dopo aver eseguito il codice sopra, otterrai le righe che corrispondono agli indici indicati nell'immagine qui sotto:

Tutto è chiaro?

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Sezione 1. Capitolo 13

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Primi Passi con Pandas