行の選択
CoddyのMachine Learningジャーニー「データとプロット」セクションの一部。レッスン 37/60。
この章は、次のように選ばれたショップのベストセラーで終わります。
まずは1行、1つのサンプルから始めます。pandasでは、行に2通りの方法でアクセスできます。ilocはリストのように0から位置を数え、locはラベルを使います。
planets = pd.DataFrame(
{"moons": [0, 1, 2, 95], "diameter_km": [4879, 12756, 6792, 142984]},
index=["Mercury", "Earth", "Mars", "Jupiter"],
)
print(planets.iloc[2])
print(planets.loc["Earth"])これは、列名をラベルとするSeriesをそれぞれ含む2行を出力します:
moons 2
diameter_km 6792
Name: Mars, dtype: int64
moons 1
diameter_km 12756
Name: Earth, dtype: int641つのセルに列名を追加します: planets.loc["Jupiter", "moons"] は 95 です。iloc[-1] は最後の行です。
CSVファイルから読み込んだテーブルでは、行がフィルタリングまたは並べ替えられるまでは、ラベルは位置と一致します。
チャレンジ
中級10 kmレースの結果はrace.csvにあり、1行につき1人のランナーがゴール順に並び、列はrunner、club、minutesです。プログラムはこれをraceに読み込み、優勝者を1とするplaceを読み取ります。
- その順位でゴールした人を出力します。
- その人のタイムを出力します。
- 最後にゴールした人を出力します。
別のレースで、順位が2の場合：
Place 2: Ola Berg
Time: 51.5 minutes
Last: Kim Ito自分で試してみよう
import pandas as pd
race = pd.read_csv("race.csv")
place = int(input())
# 以下にコードを書いてください
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。
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