Summary  
This chapter introduces integer-location based indexing using the `iloc[]` attribute to extract rows (and columns) by their positional indices, including support for negative indices to select from the end.  

General domain of usage  
Data analysis

さらに進んで、インデックスによる列や行の抽出を続けます。そのためには、`loc[]`と似た属性に慣れておく必要があります。

次に紹介する属性は`iloc[]`です。これは**index-location**（インデックス・ロケーション）の略で、列と行の両方のインデックスで操作できることを意味します。

まず、インデックスについて思い出しましょう。**最初**の行はインデックス`0`、次が`1`、その次が`2`というように続きます。また、末尾から数えることもできます（データセットではあまり便利ではありませんが、場合によっては役立ちます）。**最後**の行はインデックス`-1`、**最後から2番目**は`-2`となります。

次のテーブルを見てください。

しかし、まずは`iloc[]`属性の最も基本的な使い方から始めます。以下のデータセット（最初の5行を表示）を使います。

コード例とその出力を見てください。

- `data.iloc[0]` - データセットの**最初の**行を抽出
- `data.iloc[1]` - データセットの**2番目の**行を抽出
- `data.iloc[-1]` - データセットの**最後の**行を抽出
- `data.iloc[-2]` - データセットの**最後から2番目の**行を抽出

ご覧のとおり、出力の最後に変数 `Name` が行番号も表示しています（例：`Name: 998`）。
## 質問
**コードウィンドウ内のプレースホルダー** `___` **を、下記の質問に答えるコードで置き換えてください。**

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/people.csv')

print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)
print(data.___) # CHANGE CODE HERE (to answer the question below)

最初の人物のインデックスは **0** であることに注意してください。

上記のコードウィンドウで、2行目と最後の行を抽出してください。それらの人物の名前は何ですか？

このコースには、将来のデータアナリストにとって有用な多くの関数が含まれています。さまざまなデータ抽出方法や条件設定について学びます。その後、データのグループ化手法に精通できます。また、データの前処理方法も学びます。各セクションには独自のデータセットが用意されているため、コースは魅力的な内容となっています。

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ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせる方法や独自の条件を作成する方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を拡張します。データが定義された値のリスト内にあるか、2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

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