Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Основи Iloc[] | Перші Кроки
Перші кроки з Pandas

bookОснови 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.

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)
copy

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:

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])
copy

Після виконання наведеного вище коду ви отримаєте рядки, що відповідають індексам, зазначеним на зображенні нижче:

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 13

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

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

Suggested prompts:

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

bookОснови 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.

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)
copy

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:

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])
copy

Після виконання наведеного вище коду ви отримаєте рядки, що відповідають індексам, зазначеним на зображенні нижче:

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 13
some-alt