Aprendendo Mais Sobre Indexação
Vamos avançar e continuar extraindo colunas e linhas por índices. Portanto, é necessário estar familiarizado com um atributo semelhante ao loc[].
Nosso próximo atributo é o iloc[]; ele significa index-location (posição do índice), e você pode ter deduzido que ele permite trabalhar tanto com os índices das colunas quanto das linhas.
Primeiramente, precisamos relembrar os índices. A primeira linha possui o índice 0, a próxima 1, a seguinte 2, e assim por diante. Mas também podemos contar a partir do final (de fato, isso não é conveniente em conjuntos de dados, mas pode ser útil em algumas situações), então a última linha tem o índice -1, a penúltima é -2, e assim por diante...
Veja a tabela:
No entanto, começaremos com a implementação mais simples do atributo iloc[], trabalhando com o seguinte conjunto de dados (abaixo estão as suas cinco primeiras linhas):
Observe o exemplo de código e a saída:
data.iloc[0]- extrai a primeira linha do conjunto de dados;data.iloc[1]- extrai a segunda linha do conjunto de dados;data.iloc[-1]- extrai a última linha do conjunto de dados;data.iloc[-2]- extrai a penúltima linha do conjunto de dados.
Como você pode ter notado, ao final da saída, a variável Name também exibe o número da linha, como Name: 998.
Pergunta
Substitua os espaços reservados ___ em uma janela de código pelo seu código para responder à pergunta abaixo dela.
12345import 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)
Observe que o índice da primeira pessoa é 0.
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What should I use to extract the first and last rows using iloc[]?
Can you explain how negative indices work with iloc[]?
Could you show an example of extracting the second and second-to-last rows?
Awesome!
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Vamos avançar e continuar extraindo colunas e linhas por índices. Portanto, é necessário estar familiarizado com um atributo semelhante ao loc[].
Nosso próximo atributo é o iloc[]; ele significa index-location (posição do índice), e você pode ter deduzido que ele permite trabalhar tanto com os índices das colunas quanto das linhas.
Primeiramente, precisamos relembrar os índices. A primeira linha possui o índice 0, a próxima 1, a seguinte 2, e assim por diante. Mas também podemos contar a partir do final (de fato, isso não é conveniente em conjuntos de dados, mas pode ser útil em algumas situações), então a última linha tem o índice -1, a penúltima é -2, e assim por diante...
Veja a tabela:
No entanto, começaremos com a implementação mais simples do atributo iloc[], trabalhando com o seguinte conjunto de dados (abaixo estão as suas cinco primeiras linhas):
Observe o exemplo de código e a saída:
data.iloc[0]- extrai a primeira linha do conjunto de dados;data.iloc[1]- extrai a segunda linha do conjunto de dados;data.iloc[-1]- extrai a última linha do conjunto de dados;data.iloc[-2]- extrai a penúltima linha do conjunto de dados.
Como você pode ter notado, ao final da saída, a variável Name também exibe o número da linha, como Name: 998.
Pergunta
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12345import 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)
Observe que o índice da primeira pessoa é 0.
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