행 선택하기
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 37번째.
이 장은 다음과 같이 선정한 매장의 베스트셀러로 마무리합니다:
하나의 행, 하나의 샘플로 시작합니다. pandas는 두 가지 방법으로 행에 접근합니다. iloc는 리스트처럼 위치를 0부터 세고, loc는 레이블을 사용합니다.
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"])열 이름으로 레이블이 지정된 Series 두 개를 각각 출력합니다:
moons 2
diameter_km 6792
Name: Mars, dtype: int64
moons 1
diameter_km 12756
Name: Earth, dtype: int64셀 하나의 열 이름을 추가하세요: planets.loc["Jupiter", "moons"]는 95입니다. iloc[-1]은 마지막 행입니다.
CSV 파일에서 읽은 표에서 레이블은 행이 필터링되거나 정렬될 때까지 위치와 일치합니다.
챌린지
중급10 km 경주의 결과는 race.csv에 있으며, 완주 순서대로 각 행에 선수 한 명의 정보가 있고, 열은 runner, club, minutes입니다. 프로그램은 이를 race에 불러오고 place 값을 입력받습니다. 여기서 1은 우승자입니다.
- 해당 순위로 완주한 선수가 누구인지 출력하세요.
- 그 선수의 기록을 출력하세요.
- 마지막으로 완주한 선수가 누구인지 출력하세요.
다른 경주에서 순위가 2인 경우:
Place 2: Ola Berg
Time: 51.5 minutes
Last: Kim Ito직접 해보기
import pandas as pd
race = pd.read_csv("race.csv")
place = int(input())
# 아래에 코드를 작성하세요
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