loc と iloc（1）
locとilocを使うと、DataFrameで考えられるほぼあらゆるデータ選択操作を行えます。locはラベルベースです。つまり、行と列を、それぞれの行ラベルと列ラベルに基づいて指定する必要があります。ilocは整数インデックスベースなので、前の演習で行ったように、行と列を整数インデックスで指定する必要があります。
次のコマンドを試して、locとilocを使って観測値を選択してみましょう。ここでは、各コマンドのペアが同じ結果を返します。
cars.loc['RU']
cars.iloc[4]
cars.loc[['RU']]
cars.iloc[[4]]
cars.loc[['RU', 'AUS']]
cars.iloc[[4, 1]]
前と同じように、自動車データをPandas DataFrameとして読み込むコードが含まれています。
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
locまたはilocを使って、日本に対応する観測値をSeriesとして選択します。この行のラベルはJPN、インデックスは2です。結果として得られるSeriesを必ず出力してください。locまたはilocを使って、オーストラリアとエジプトの観測値をDataFrameとして選択します。これらの行のラベルやインデックスは、carsを確認することでわかります。結果として得られるDataFrameを必ず出力してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)
# Print out observation for Japan
# Print out observations for Australia and Egypt