Summary  
This chapter covers how to use pandas’ label-based .loc indexer to select specific rows and columns in a DataFrame, including single labels, lists of labels, slicing, and combined row-and-column selection.  

General domain of usage  
Data wrangling workflows

Watch this video for a clear walkthrough of how to select specific rows and columns in pandas using the .loc[] attribute. You'll see practical demonstrations of slicing DataFrames by row indices and column names, reinforcing the concepts covered in this chapter. This visual guide will help you confidently apply .loc[] to extract exactly the data you need.

Okej, du har gått igenom de tidigare kapitlen, och nu är det rätt tid att kombinera dina kunskaper. Du kan specificera både rader och kolumner; för att göra detta behöver du bara vara bekant med attributet `.loc[]`.

Denna funktion möjliggör många olika slice-operationer, men för tillfället kommer vi bara att sammanfatta kunskapen från de tidigare kapitlen.

Som vanligt, titta på exemplet och sedan på utdata.

- `data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` – visar rader med index `2`, `3`, `4`, `5` (men kom ihåg att index börjar från `0`) från kolumnerna `'Director'` och `'ReleaseYear'` (`.loc[]` inkluderar det sista indexet som anges i `[]`);
- `data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` – visar rader med index `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5` från kolumnerna `'Director'` och `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']]` – visar rader med index `997`, `998`, `999` (`999` är index för den sista raden) från kolumnerna `'Director'` och `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']]` eller  `data[['Director', 'ReleaseYear']]` – visar alla rader från kolumnerna `'Director'` och `'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

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en framtida dataanalytiker. Du kommer att lära dig olika sätt att extrahera data och även sätta villkor på den. Därefter kommer du att bli bekant med metoder för att gruppera data. Du kommer också att lära dig hur man förbehandlar data. Varje avsnitt har sitt eget dataset, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner utifrån deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med olika sätt att välja rader utifrån index.

Här kommer du att lära dig hur du extraherar data som uppfyller specifika villkor. Du kommer även att lära dig hur du kombinerar dessa och till och med skapar egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ställa in olika datavillkor. Du kommer att lära dig att kontrollera om dina data finns i en definierad lista av värden eller mellan två värden. Du kommer även att lära dig hur du hittar de största och minsta värdena.

Detta avsnitt är ett av de mest fascinerande i kursen. Här kommer du att lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det kommer att hjälpa dig att arbeta som dataanalytiker för att hitta information om specifika datagrupper.

Detta avsnitt är ett av de mest betydelsefulla för en dataanalytiker eftersom det blir omöjligt att arbeta med data om den innehåller saknade värden eller är i fel format. Därför kommer du att lära dig hur man hanterar sådana olämpliga värden här.

Välja Specifika Rader och Kolumner

Lösning