U kunt ook **negatieve indexering** gebruiken om rijen in de DataFrame te benaderen. Negatieve indexering begint vanaf het einde van de DataFrame: index `-1` verwijst naar de laatste rij, `-2` naar de één na laatste, enzovoort.

Om de zevende rij (die verwijst naar Latvia) te benaderen, kunt u index **6** of **-1** gebruiken.

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])

Het uitvoeren van bovenstaande code geeft de rij terug die in de onderstaande afbeelding is gemarkeerd:

import unittest
import importlib
import pandas as pd


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_audi_A1_2017_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2017'),
            "The variable `audi_A1_2017` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2017` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2017_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2017, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2017` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2017).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2017` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2017` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2017_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[0]

        variable = 'audi_A1_2017'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A1_2016'),
            "The variable `audi_A1_2016` is declared.",
            "Expected `audi_A1_2016` to be declared."
        )

    def test_audi_A1_2016_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A1_2016, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A1_2016` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A1_2016).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A1_2016` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A1_2016` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A1_2016_is_correct(self):
        import user_code
        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[-1]

        variable = 'audi_A1_2016'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'audi_A3'),
            "The variable `audi_A3` is declared.",
            "Expected `audi_A3` to be declared."
        )

    def test_audi_A3_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.audi_A3, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `audi_A3` to be a `Series`, but got `{type(user_code.audi_A3).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `audi_A3` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `audi_A3` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_audi_A3_is_correct(self):
        import user_code

        cars_data = {'model': ['Audi A1', 'Audi A6', 'Audi A4', 'Audi A3', 'Audi A1'],
                     'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016],
                     'fueltype': ['petrol', 'diesel', 'diesel', 'petrol', 'petrol'],
                     'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900]}

        audi_cars = pd.DataFrame(cars_data)
        expected_value = audi_cars.iloc[3]

        variable = 'audi_A3'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas is een uiterst gebruiksvriendelijke bibliotheek voor data-analyse. Het is ook ontworpen om grote datasets te verwerken, met behulp van datastructuren zoals DataFrame en Series. Dit maakt het een onmisbaar hulpmiddel voor Data Science. In deze gids maak je kennis met diverse statistische functies, waaronder het vinden van correlaties, modi, medianen en maximale en minimale waarden binnen een dataset. Je leert ook hoe je omgaat met ontbrekende waarden en specifieke waarden kunt manipuleren of verwijderen.

Verdiep je in de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Leer het aanmaken en manipuleren van Series en DataFrames, onderzoek hun structuur en ontwikkel vertrouwen in het uitvoeren van essentiële data-operaties.

Beheers het laden en beheren van gegevens uit CSV- en TXT-bestanden. Praktische ervaring opdoen met het importeren van datasets en het voorbereiden ervan voor verdere analyse met behulp van pandas-tools.

Leer gegevens effectief te verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe ontbrekende waarden te behandelen, inzichten te verkrijgen en basisstatistische bewerkingen uit te voeren met pandas.

Uitdaging: Gebruik van iloc[]

Oplossing

Awesome!

Uitdaging: Gebruik van iloc[]

Oplossing