Вивчайте Основи Iloc | Перші Кроки

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 ми зосередимося виключно на використанні атрибута .iloc.


              12345
            
import 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:

Зверніть увагу на перший стовпець, який виконує роль індексу рядків. Ми будемо використовувати ці індекси для доступу до конкретних рядків у DataFrame. Синтаксис цього атрибута виглядає так:

df.iloc[index]

Ми можемо застосувати цей атрибут для доступу до третього та сьомого рядків у нашому DataFrame:


              12345678
            
import 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:

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 13

Запитати АІ

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

Suggested prompts:

Can you explain how to access multiple rows at once using `.iloc`?

What happens if I use a negative index with `.iloc`?

Can I use `.iloc` to access both rows and columns at the same time?

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Свайпніть щоб показати меню