Python Pandas – Pandas DataFrame tail() 함수를 사용하는 방법

Python 코드를 작성하여 30000에서 70000 사이의 가격 열 값을 찾고 products.csv에서 마지막 세 행의 id 및 product 열을 인쇄합니다. 파일.

다운로드 여기에 products.csv 파일이 있습니다.

가격 열 값이 30000에서 70000 사이이고 id 및 제품 열의 마지막 세 행에 대한 결과는 다음과 같습니다. -

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

해결책 1

• products.csv에서 데이터 읽기 파일 및 df에 할당

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

• pandas 슬라이싱을 적용하여 30000에서 50000 사이의 모든 가격 열 행에 액세스합니다.

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

위의 결과를 df1에 저장

• 슬라이싱을 적용하여 처음 두 열의 마지막 세 행에 다음과 같이 액세스합니다.

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

예시

더 나은 이해를 위해 다음 코드를 확인합시다 -

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

출력

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

해결책 2

• products.csv에서 데이터 읽기 파일 및 df에 할당

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

• 조건을 적용하여 30000에서 50000 사이의 가격 열의 모든 행에 다음과 같이 액세스합니다.

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

위의 결과를 df1에 저장

• df1에서 필터링하여 처음 두 열의 마지막 세 행에 액세스,

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

예시

더 나은 이해를 위해 다음 코드를 확인합시다 -

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

출력

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck