Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Функція iloc() 2/2 | Перші Кроки
Перші Кроки в Pandas
course content

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки
Що таке Pandas?SeriesЧеленджDataFrameЧелендж 1Челендж 2Додавання Нового Стовпця 1/2Додавання Нового Стовпця 2/2Видалення Рядка/СтовпчикаЧеленджРобота зі СтовпцямиЧеленджФункція iloc() 1/2Функція iloc() 2/2
2. Робота з Файлами
Файли CSVФайли TXTЧелендж 1Челендж 2
3. Аналіз Даних
Перегляд ДанихЧелендж 1Челендж 2Інформація про DataFrame 1/2Інформація про DataFrame 2/2Пошук Відсутніх ЗначеньЧеленджВидалення Відсутніх ЗначеньЗаповнення Відсутніх ЗначеньЧеленджОпис ДанихЧеленджMax() та Min()ЧеленджSum() та Count()Унікальні Значення

bookФункція iloc() 2/2

DataFrame, з яким ми працюємо:

У DataFrame, з яким ми працюємо, можна також використовувати від'ємні індекси. Від'ємні індекси починаються з кінця DataFrame: індекс -1 вказує на останній рядок, -2 на передостанній і так далі.

Щоб отримати доступ до сьомого рядка (що відноситься до Латвії), можна використовувати або індекс 6, або -1. Подивимося, як це працює на практиці.


              
12345

            
import pandas
dataset = {'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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

Запуск вищезазначеного коду поверне рядок, виділений на зображенні нижче:

Настав час потренуватися!

Завдання

У нас є DataFrame під назвою audi_cars.

  1. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2017 року.
  2. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2016 року. Для цього вам потрібно буде використовувати від'ємні індекси.
  3. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A3.

Обов'язково використовуйте функцію iloc(). Спробуйте!

Task Table
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 14
toggle bottom row

bookФункція iloc() 2/2

DataFrame, з яким ми працюємо:

У DataFrame, з яким ми працюємо, можна також використовувати від'ємні індекси. Від'ємні індекси починаються з кінця DataFrame: індекс -1 вказує на останній рядок, -2 на передостанній і так далі.

Щоб отримати доступ до сьомого рядка (що відноситься до Латвії), можна використовувати або індекс 6, або -1. Подивимося, як це працює на практиці.


              
12345

            
import pandas
dataset = {'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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

Запуск вищезазначеного коду поверне рядок, виділений на зображенні нижче:

Настав час потренуватися!

Завдання

У нас є DataFrame під назвою audi_cars.

  1. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2017 року.
  2. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2016 року. Для цього вам потрібно буде використовувати від'ємні індекси.
  3. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A3.

Обов'язково використовуйте функцію iloc(). Спробуйте!

Task Table
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 14
toggle bottom row

bookФункція iloc() 2/2

DataFrame, з яким ми працюємо:

У DataFrame, з яким ми працюємо, можна також використовувати від'ємні індекси. Від'ємні індекси починаються з кінця DataFrame: індекс -1 вказує на останній рядок, -2 на передостанній і так далі.

Щоб отримати доступ до сьомого рядка (що відноситься до Латвії), можна використовувати або індекс 6, або -1. Подивимося, як це працює на практиці.


              
12345

            
import pandas
dataset = {'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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

Запуск вищезазначеного коду поверне рядок, виділений на зображенні нижче:

Настав час потренуватися!

Завдання

У нас є DataFrame під назвою audi_cars.

  1. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2017 року.
  2. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2016 року. Для цього вам потрібно буде використовувати від'ємні індекси.
  3. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A3.

Обов'язково використовуйте функцію iloc(). Спробуйте!

Task Table
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

DataFrame, з яким ми працюємо:

У DataFrame, з яким ми працюємо, можна також використовувати від'ємні індекси. Від'ємні індекси починаються з кінця DataFrame: індекс -1 вказує на останній рядок, -2 на передостанній і так далі.

Щоб отримати доступ до сьомого рядка (що відноситься до Латвії), можна використовувати або індекс 6, або -1. Подивимося, як це працює на практиці.


              
12345

            
import pandas
dataset = {'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 = pandas.DataFrame(dataset)
# Accessing to the seventh row using negative indexing
print(countries.iloc[-1])
copy

Запуск вищезазначеного коду поверне рядок, виділений на зображенні нижче:

Настав час потренуватися!

Завдання

У нас є DataFrame під назвою audi_cars.

  1. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2017 року.
  2. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A1 2016 року. Для цього вам потрібно буде використовувати від'ємні індекси.
  3. Виведіть всі деталі з DataFrame для моделі Audi A3.

Обов'язково використовуйте функцію iloc(). Спробуйте!

Task Table
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 1. Розділ 14
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt