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Primi Passi con Pandas

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Sfida: Utilizzo di iloc

Il DataFrame con cui stiamo lavorando:

Puoi anche usare l'indicizzazione negativa per accedere alle righe nel DataFrame. L'indicizzazione negativa inizia dalla fine del DataFrame: l'indice -1 punta all'ultima riga, -2 alla penultima, e così via.

Per accedere alla settima riga (che si riferisce alla Lettonia), puoi usare l'indice 6 o -1.


              
123456

            
import pandas

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 = pandas.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

Eseguendo il codice sopra verrà restituita la riga evidenziata nell'immagine qui sotto:

Compito

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Ti viene dato un DataFrame chiamato audi_cars.

  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello 'Audi A1' dell'anno 2017 e memorizza il risultato nella variabile audi_A1_2017.

  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello 'Audi A1' dell'anno 2016 e memorizza il risultato nella variabile audi_A1_2016.

  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello Audi A3 e memorizza il risultato nella variabile audi_A3.

Task Table

Soluzione

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Tutto è chiaro?

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Sezione 1. Capitolo 14
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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 = pandas.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
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  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello 'Audi A1' dell'anno 2017 e memorizza il risultato nella variabile audi_A1_2017.

  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello 'Audi A1' dell'anno 2016 e memorizza il risultato nella variabile audi_A1_2016.

  • Visualizza tutti i dettagli dal DataFrame per il modello Audi A3 e memorizza il risultato nella variabile audi_A3.

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