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

Отже, ви вже ознайомилися з попередніми розділами, і зараз настав час об'єднати ваші знання. Ви можете вказувати як рядки, так і стовпці; для цього потрібно знати про атрибут `.loc[]`.

Ця функція дозволяє виконувати різноманітні операції зрізу, але наразі ми лише закріпимо знання з попередніх розділів.

Як завжди, спочатку перегляньте приклад, а потім — результат виконання.

- `data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` — виводить рядки з індексами `2`, `3`, `4`, `5` (зверніть увагу, що індексація починається з `0`) зі стовпців `'Director'` та `'ReleaseYear'` (`.loc[]` включає останній індекс, вказаний у `[]`);
- `data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']]` — виводить рядки з індексами `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5` зі стовпців `'Director'` та `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']]` — виводить рядки з індексами `997`, `998`, `999` (`999` — індекс останнього рядка) зі стовпців `'Director'` та `'ReleaseYear'`;
- `data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']]` або  `data[['Director', 'ReleaseYear']]` — виводить усі рядки зі стовпців `'Director'` та `'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

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних та встановлення умов для них. Після цього ви будете знайомі з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захоплюючим.

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як виводити конкретні стовпці за їхніми назвами або індексами. Також ви ознайомитеся зі способами вибору рядків за індексами.

Тут ви дізнаєтеся, як витягувати дані за певними умовами. Також ви ознайомитеся з методами їх комбінування та створення власних умов.

У цьому розділі ви поглибите знання щодо встановлення різних умов для даних. Ви дізнаєтеся, як перевіряти, чи належать ваші дані до визначеного списку значень або знаходяться між двома значеннями. Ви також навчитеся знаходити найбільші та найменші значення.

Цей розділ є одним із найцікавіших у курсі. Тут ви дізнаєтеся, як групувати дані різними способами. Це допоможе вам працювати як аналітик даних для отримання інформації про окремі групи даних.

Цей розділ є одним із найважливіших для аналітика даних, оскільки якщо дані містять пропущені значення або неправильний формат, працювати з ними буде неможливо. Тут ви дізнаєтесь, як обробляти такі некоректні значення.

Вибір Конкретних Рядків і Стовпців

Рішення