Ihren Code Ansprechend Gestalten
Gestalten wir unseren Code komfortabler und lesbarer. Übrigens ist es unerlässlich, den Code für Kolleginnen und Kollegen verständlich zu halten.
Zur Vereinfachung des Codes kann die Bedingung zunächst definiert und anschließend in die Funktion .loc[] eingesetzt werden; betrachten Sie das Beispiel aus dem vorherigen Kapitel:
# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
Beide Methoden führen zum gleichen Ergebnis, jedoch ist die zweite Variante deutlich besser verständlich, da mit den beiden Bedingungen separat gearbeitet werden kann und der Ausdruck innerhalb der .loc[]-Funktion weniger Platz einnimmt.
Swipe to start coding
Ihre Aufgabe besteht darin, das Wissen aus diesem Kapitel zu festigen. Sie sollen Daten zu kleinen Asteroiden mit hoher Magnitude oder zu gefährlichen Asteroiden extrahieren. Gehen Sie dazu nach folgendem Algorithmus vor:
- Schreiben Sie die erste Bedingung: Werte aus der Spalte
'est_diameter_min'sind kleiner als0.01. Weisen Sie dies der Variablencondition_1zu. - Schreiben Sie die zweite Bedingung: Werte aus der Spalte
'absolute_magnitude'sind größer als20. Weisen Sie dies der Variablencondition_2zu. - Schreiben Sie die dritte Bedingung: Werte aus der Spalte
'hazardous'sind gleichFalse. Weisen Sie dies der Variablencondition_3zu. - Schreiben Sie die allgemeine Bedingung, die die Anforderungen erfüllt:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
Lösung
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Can you explain more about how to use multiple conditions with .loc[]?
What are some best practices for making code more readable in pandas?
Can you show an example with more than two conditions?
Awesome!
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Zur Vereinfachung des Codes kann die Bedingung zunächst definiert und anschließend in die Funktion .loc[] eingesetzt werden; betrachten Sie das Beispiel aus dem vorherigen Kapitel:
# The first way
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data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
# The second way
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data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
Beide Methoden führen zum gleichen Ergebnis, jedoch ist die zweite Variante deutlich besser verständlich, da mit den beiden Bedingungen separat gearbeitet werden kann und der Ausdruck innerhalb der .loc[]-Funktion weniger Platz einnimmt.
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- Schreiben Sie die erste Bedingung: Werte aus der Spalte
'est_diameter_min'sind kleiner als0.01. Weisen Sie dies der Variablencondition_1zu. - Schreiben Sie die zweite Bedingung: Werte aus der Spalte
'absolute_magnitude'sind größer als20. Weisen Sie dies der Variablencondition_2zu. - Schreiben Sie die dritte Bedingung: Werte aus der Spalte
'hazardous'sind gleichFalse. Weisen Sie dies der Variablencondition_3zu. - Schreiben Sie die allgemeine Bedingung, die die Anforderungen erfüllt:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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