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Desafio: Usando iloc

O DataFrame com o qual estamos trabalhando:

Você também pode usar indexação negativa para acessar linhas no DataFrame. A indexação negativa começa do final do DataFrame: o índice -1 aponta para a última linha, -2 para a penúltima, e assim por diante.

Para acessar a sétima linha (que se refere à Letônia), você pode usar o índice 6 ou -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])

Executar o código acima retornará a linha destacada na imagem abaixo:

Tarefa

Swipe to start coding

Exiba todos os detalhes do DataFrame para o modelo Audi A1 do ano de 2017. Para fazer isso, você precisará usar indexação positiva.
Exiba todos os detalhes do DataFrame para o modelo Audi A1 do ano de 2016 usando indexação negativa.
Exiba todos os detalhes do DataFrame para o modelo Audi A3 usando indexação positiva.

Certifique-se de usar o atributo iloc.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 14

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Para acessar a sétima linha (que se refere à Letônia), você pode usar o índice 6 ou -1.


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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])

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Certifique-se de usar o atributo iloc.

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