Summary  
This chapter explains how to use the `.loc[]` attribute to select specific rows and columns from tabular data by specifying label-based ranges or lists.  

General domain of usage  
Data analysis

Agora que você concluiu os capítulos anteriores, este é o momento ideal para combinar seus conhecimentos. É possível especificar tanto linhas quanto colunas; para isso, basta estar familiarizado com o atributo `.loc[]`.

Essa função permite realizar diversas operações de fatiamento, mas, por enquanto, vamos apenas consolidar o conhecimento dos capítulos anteriores.

Como de costume, observe o exemplo e depois o resultado.

- `data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` - exibe as linhas com os índices `2`, `3`, `4`, `5` (mas lembre-se de que os índices começam em `0`) das colunas `'Director'` e `'ReleaseYear'` (`.loc[]` inclui o último índice informado em `[]`);
- `data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` - exibe as linhas com os índices `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5` das colunas `'Director'` e `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']]` - exibe as linhas com os índices `997`, `998`, `999` (`999` é o índice da última linha) das colunas `'Director'` e `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']]` ou  `data[['Director', 'ReleaseYear']]` - exibe todas as linhas das colunas `'Director'` e `'ReleaseYear'`.

import unittest
import pandas as pd

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


class TestPandasImport(unittest.TestCase):
    def test_import_pandas_as_pd(self):
        """
        1. Import the pandas library with the pd alias.
        """
        import user_code
        condition = "pd" in user_code.__dict__ and user_code.pd is pd
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pandas library is imported correctly with the alias 'pd'.",
            "Pandas is not imported correctly. Use 'import pandas as pd'."
        )


class TestCSVRead(unittest.TestCase):
    def test_csv_read(self):
        """
        2. Read the CSV file.
        """
        import user_code
        condition = hasattr(user_code, "data") and isinstance(user_code.data, pd.DataFrame)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The CSV file is read correctly into the 'data' DataFrame.",
            "The CSV file is not read correctly or not assigned to 'data'."
        )


class TestDataExtraction(unittest.TestCase):
    def test_data_extracted_slice(self):
        """
        3. Assign to data_extracted variable correct slice.
        """
        import user_code
        df_user = user_code.data_extracted
        ref = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/IMDb_Data_final.csv"
        ).loc[15:85, ["Title", "Stars", "Category"]]
        condition = (
            isinstance(df_user, pd.DataFrame)
            and list(df_user.columns) == ["Title", "Stars", "Category"]
            and df_user.equals(ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'data_extracted' contains the correct rows and columns.",
            "The slice for 'data_extracted' is incorrect. Check the indices and column order."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        4. Output the data_extracted variable.
        """
        import user_code
        import io
        import sys

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        # re-run print part
        if hasattr(user_code, "data_extracted"):
            print(user_code.data_extracted)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue()
        condition = len(output_text.strip()) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The 'data_extracted' variable is printed as output.",
            "The 'data_extracted' variable is not printed. Use print(data_extracted)."
        )


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


test_code.py

Este curso contém diversas funções úteis para um futuro analista de dados. Você aprenderá diferentes formas de extrair dados e até mesmo definir condições sobre eles. Após isso, estará familiarizado com os métodos de agrupamento de dados. Além disso, aprenderá como pré-processar dados. Cada seção possui seu próprio conjunto de dados, tornando o curso envolvente.

Esta seção ensinará como exibir colunas específicas por seus títulos ou índices. Além disso, você se familiarizará com as formas de selecionar linhas por índices.

Aqui, você aprenderá como extrair dados que possuem condições específicas. Além disso, você aprenderá como combiná-las e até mesmo criar as suas próprias.

Nesta seção, você expandirá seu conhecimento sobre a definição de diferentes condições de dados. Você aprenderá a verificar se seus dados estão em uma lista definida de valores ou entre dois valores. Você também aprenderá a identificar os maiores e menores valores.

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Esta seção é uma das mais significativas para um analista de dados, pois, se os dados contiverem valores ausentes ou em formato incorreto, será impossível trabalhar com eles. Assim, você aprenderá como lidar com esses valores inadequados aqui.

Selecionando Linhas e Colunas Específicas

Solução

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