Основи Iloc[]
Ви також можете отримувати доступ до рядків у DataFrame за їхнім індексом. Існує декілька способів зробити це:
.iloc— використовується для доступу до рядків за їхнім числовим індексом, починаючи з 0;.loc— використовується для доступу до рядків за їхньою текстовою міткою.
У цьому курсі ви зосередитеся виключно на використанні атрибута .iloc.
12345import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
DataFrame має таку структуру:
Перша колонка слугує індексом рядків. Використовуйте ці індекси для доступу до конкретних рядків у DataFrame. Синтаксис цього атрибута:
df.iloc[index]
Використовуйте цей атрибут для доступу до третього та сьомого рядків у DataFrame:
12345678import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) # Accessing to the third and seventh rows print(countries.iloc[2]) print(countries.iloc[6])
Після виконання наведеного вище коду ви отримаєте рядки, що відповідають індексам, зазначеним на зображенні нижче:
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain the difference between `.iloc` and `.loc` again?
How do I access multiple rows at once using `.iloc`?
What happens if I use an index that is out of range with `.iloc`?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Основи Iloc[]
Свайпніть щоб показати меню
Ви також можете отримувати доступ до рядків у DataFrame за їхнім індексом. Існує декілька способів зробити це:
.iloc— використовується для доступу до рядків за їхнім числовим індексом, починаючи з 0;.loc— використовується для доступу до рядків за їхньою текстовою міткою.
У цьому курсі ви зосередитеся виключно на використанні атрибута .iloc.
12345import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) print(countries)
DataFrame має таку структуру:
Перша колонка слугує індексом рядків. Використовуйте ці індекси для доступу до конкретних рядків у DataFrame. Синтаксис цього атрибута:
df.iloc[index]
Використовуйте цей атрибут для доступу до третього та сьомого рядків у DataFrame:
12345678import pandas as pd 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 = pd.DataFrame(countries_data) # Accessing to the third and seventh rows print(countries.iloc[2]) print(countries.iloc[6])
Після виконання наведеного вище коду ви отримаєте рядки, що відповідають індексам, зазначеним на зображенні нижче:
Дякуємо за ваш відгук!