63. Pandas DataFrame Head(), Tail(), at() & iat() Functions in Python || Multi-index DataFrames
Code:
import pandas as pd
student_dict={'Name':['Kumbhakaran','Indrajeet','Meghnath','Sugreev','Bali','Jatayu','Jambvaan'],
'Age':[20,21,19,17,18,19,17],
'Marks':[85.10,77.80,91,87,90,94,91]}
student_df=pd.DataFrame(student_dict)
topRows=student_df.head()
print(topRows)
topRows=student_df.head(-2)
print(topRows)
index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Standard 1','Class A'),('Standard 1','Class B'),
('Standard 2','Class A'),('Standard 2','Class B'),
('Standard 3','Class A'),('Standard 3','Class B')],
name=['Standard','Class'])
columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Name','Surname'), ('Marks','Percentage')])
student_df=pd.DataFrame([('Kumbhakaran',67),('Indrajeet',80),('Meghnath',75),
('Sugreev',87),('Bali',90),('Jatayu',94)],
index=index,columns=columns)
topRows=student_df.head()
print(topRows)
# DataFrame Tail
student_dict={'Name':['Kumbhakaran','Indrajeet','Meghnath','Sugreev','Bali','Jatayu','Jambvaan'],
'Age':[20,21,19,17,18,19,17],
'Marks':[85.10,77.80,91,87,90,94,91]}
student_df=pd.DataFrame(student_dict)
bottomRows=student_df.tail()
print(bottomRows)
bottomRows=student_df.tail(-2)
print(bottomRows)
# select bottom rows from the multi index dataframe
index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Standard 1','Class A'),('Standard 1','Class B'),
('Standard 2','Class A'),('Standard 2','Class B'),
('Standard 3','Class A'),('Standard 3','Class B')],
name=['Standard','Class'])
columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Name','Surname'), ('Marks','Percentage')])
student_df=pd.DataFrame([('Kumbhakaran',67),('Indrajeet',80),('Meghnath',75),
('Sugreev',87),('Bali',90),('Jatayu',94)],
index=index,columns=columns)
bottomRows=student_df.tail()
print(bottomRows)
# at function
student_dict={'Name':['Kumbhakaran','Indrajeet','Meghnath','Sugreev','Bali','Jatayu','Jambvaan'],
'Age':[20,21,19,17,18,19,17],
'Marks':[85.10,77.80,91,87,90,94,91]}
student_df=pd.DataFrame(student_dict)
value=student_df.at[2,'Age']
print(value)
student_df.at[2,'Age']=50
print(student_df.at[2,'Age'])
#iat function
student_dict={'Name':['Kumbhakaran','Indrajeet','Meghnath','Sugreev','Bali','Jatayu','Jambvaan'],
'Age':[20,21,19,17,18,19,17],
'Marks':[85.10,77.80,91,87,90,94,91]}
student_df=pd.DataFrame(student_dict)
value=student_df.iat[1,2]
student_df.iat[1,2]=90
print(student_df.iat[1,2])
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «63. Pandas DataFrame Head(), Tail(), at() & iat() Functions in Python || Multi-index DataFrames», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.