Python Pandas – Pandas DataFrame tail（）関数の使用方法

Pythonコードを記述して、30000〜70000の価格列の値を検索し、 products.csvの最後の3行のid列とproduct列を出力します。 ファイル。

ダウンロード ここにproducts.csvファイルがあります。

価格列の値が30000〜70000で、id列とproduct列の最後の3行の結果は-

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

ソリューション1

• products.csvからデータを読み取ります ファイルを作成してdfに割り当てます

df = pd.read_csv('products.csv ')

• パンダスライスを適用して、30000〜50000の価格列のすべての行にアクセスします。

df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)

上記の結果をdf1に保存します

• スライスを適用して、最初の2列の最後の3行に次のようにアクセスします

df1.iloc[-3:,0:2]

例

理解を深めるために、次のコードを確認してみましょう-

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)]
print(df1.iloc[-3:,0:2])

出力

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

ソリューション2

• products.csvからデータを読み取ります ファイルを作成してdfに割り当てます

df = pd.read_csv('products.csv ')

• 条件を適用して、30000〜50000の価格列のすべての行にアクセスします。

df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]

上記の結果をdf1に保存します

• df1からフィルタリングして、最初の2列の最後の3行に次のようにアクセスします

df1[['id','product']].tail(3)

例

理解を深めるために、次のコードを確認してみましょう-

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
print(df1[['id','product']].tail(3))

出力

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck