Вивчайте Перегляд Даних

Для перегляду перших кількох рядків набору даних використовуйте метод head(). Цей метод приймає ціле число як аргумент, що визначає кількість рядків для відображення (за замовчуванням показує перші 5 рядків). Відобразити перші 10 рядків набору даних:

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the first 10 rows
first_lines = df.head(10)

Щоб переглянути останні кілька рядків об'єкта DataFrame, використовуйте метод tail(). Він працює так само, як і метод head():

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the last 10 rows
last_lines = df.tail(10)

Ще одним корисним методом для дослідження DataFrame є sample(). Цей метод вибирає випадкові записи з DataFrame. За замовчуванням повертає один випадковий запис, якщо не вказано інше.

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting 10 random rows
random_lines = df.sample(10)

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано DataFrame з назвою wine_data.

Витягніть перші 10 рядків з цього DataFrame і збережіть результат у змінній first_lines.
Отримайте останні 15 рядків з цього DataFrame і збережіть результат у змінній last_lines.
Виберіть випадкову вибірку з 12 рядків з цього DataFrame і збережіть результат у змінній random_rows.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

How can I display more or fewer rows using these methods?

What happens if I request more rows than exist in the dataset?

Can you explain the difference between head(), tail(), and sample()?

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Свайпніть щоб показати меню

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the first 10 rows
first_lines = df.head(10)

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting the last 10 rows
last_lines = df.tail(10)

df = pd.read_csv('file.csv')
# Extracting 10 random rows
random_lines = df.sample(10)