Ihren Code Ansprechend Gestalten
Gestalten wir unseren Code komfortabler und lesbarer. Übrigens ist es unerlässlich, den Code für Kolleginnen und Kollegen verständlich zu machen.
Um den Code zu vereinfachen, kann die Bedingung zuerst definiert und anschließend in die Funktion .loc[] eingefügt werden. Sieh dir das Beispiel aus dem vorherigen Kapitel an:
# 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]
Die erste und die zweite Methode führen zum gleichen Ergebnis, jedoch ist die zweite Variante deutlich besser verständlich, da mit den beiden Bedingungen separat gearbeitet werden kann und die Anweisung innerhalb der Funktion .loc[] 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 Anforderung 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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Um den Code zu vereinfachen, kann die Bedingung zuerst definiert und anschließend in die Funktion .loc[] eingefügt werden. Sieh dir das Beispiel aus dem vorherigen Kapitel an:
# 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]
Die erste und die zweite Methode führen zum gleichen Ergebnis, jedoch ist die zweite Variante deutlich besser verständlich, da mit den beiden Bedingungen separat gearbeitet werden kann und die Anweisung innerhalb der Funktion .loc[] 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 Anforderung erfüllt:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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