Summary  
This chapter explains how to select and print specific rows from a tabular dataset using index-based slicing (e.g., data[0:3], data[997:], data[:]) to retrieve subsets or all rows.

General domain of usage  
Data analysis with tabular datasets

**Pandas** har många värdefulla verktyg; till exempel möjliggör det att endast visa specifika rader. Vi kommer att arbeta med samma dataset.

- `data[0:3]` – visar raderna från noll till tre `0`, `1`, `2`, för alla kolumner (observera att denna metod inte inkluderar det sista indexet);
- `data[:3]` – visar raderna från noll till tre `0`, `1`, `2`, för alla kolumner;
- `data[997:999]` – visar raderna från 997 till 999: `997` och `998`, för alla kolumner (detta är den sista raden);
- `data[997:]` – visar raderna från 997 till den sista: `997`, `998`, `999`, för alla kolumner;
- `data[:]` – visar alla rader i datasetet `data` för alla kolumner.

Välj alla alternativ med korrekt syntax för att visa rader efter index:

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en blivande 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 sin egen datamängd, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner med hjälp av deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med metoder för att välja rader baserat på 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 skapa egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ange 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 får du lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det hjälper dig att arbeta som dataanalytiker för att ta fram 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 felaktigt format. Här lär du dig hur du hanterar sådana olämpliga värden.

Utmatning av Rader efter Index

Awesome!

Utmatning av Rader efter Index