To work with data frames in python, the pandas library ls very efficient. Therefore, the following lines of code will <em>load, subset and display the maximum value</em> of each column in the subset :
import pandas as pd
<em>#This</em><em> </em><em>imports</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>pandas</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>and</em><em> </em><em>alias</em><em> </em><em>it</em><em> </em><em>as</em><em> </em><em>pd</em><em> </em>
df_cars = pd.DataFrame('Cars.csv')
<u>Subsetting the firsts UserNum row</u> :
Using the index location method, the first userNum row has a row index of 0.
df_subset = df.iloc[:0, :]
<em>#this</em><em> </em><em>selects</em><em> </em><em>only</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>first</em><em> </em><em>row</em><em> </em><em>and</em><em> </em><em>all</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>columns</em><em> </em>
<em>#first</em><em> </em><em>row</em><em> </em><em>of</em><em> </em><em> </em><em>df_cars</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>has</em><em> </em><em>been</em><em> </em><em>assigned</em><em> </em><em>to</em><em> </em><em>another</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>called</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>df_subset</em>
df_subset.max()
<em>#the</em><em> </em><em>max</em><em> </em><em>function</em><em> </em><em>returns</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>maximum</em><em> </em><em>value</em><em> </em><em>for</em><em> </em><em>each</em><em> </em><em>column</em><em> </em>
<em>Note</em><em> </em><em>:</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>cars.csv</em><em> </em><em>data</em><em> </em><em>wasn't</em><em> </em><em>provided</em><em>,</em><em> </em><em>However</em><em>,</em><em> </em><em>this</em><em> </em><em>is a</em><em> </em><em>run-through</em><em> </em><em>of</em><em> </em><em>how</em><em> </em><em>to</em><em> </em><em>get</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>required</em><em> </em><em>output</em><em>.</em><em> </em>
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