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
.
12345import 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:
df.iloc[index]
Possiamo applicare questo attributo per accedere alla terza e settima riga del nostro DataFrame:
12345678import 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:
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Basi di iloc
Scorri per mostrare il menu
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
.
12345import 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:
df.iloc[index]
Possiamo applicare questo attributo per accedere alla terza e settima riga del nostro DataFrame:
12345678import 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:
Grazie per i tuoi commenti!