Slicing in beide Richtungen

Separates Slicing von DataFrames nach Zeilen und nach Spalten hast du bereits gesehen. Da DataFrames aber zweidimensionale Objekte sind, ist Slicing in beide Richtungen oft sinnvoll. Das heißt, wenn du zwei Argumente an .loc[] übergibst, kannst du in einem Durchgang gezielt Zeilen und Spalten extrahieren.

pandas ist bereits als pd geladen. temperatures_srt hat einen mehrstufigen, sortierten Index aus Land und Stadt und ist ebenfalls verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Datenbearbeitung mit pandas</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle durch Slicing mit .loc[] eine Teilmenge mit allen Zeilen von India, Hyderabad bis Iraq, Baghdad.
Erstelle durch Slicing mit .loc[] eine Teilmenge mit allen Spalten von date bis avg_temp_c.
Erstelle durch Slicing in beide Richtungen eine Teilmenge von Hyderabad bis Baghdad und von date bis avg_temp_c.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Subset rows from India, Hyderabad to Iraq, Baghdad
print(____)

# Subset columns from date to avg_temp_c
print(____)

# Subset in both directions at once
print(____)

Code bearbeiten und ausführen