Summary  
Demonstrates how to use boolean expressions to filter and select subsets of data from collections based on conditional criteria.

General domain of usage  
Data analysis

Um im Programmieren erfolgreich zu sein, ist kontinuierliches Üben unerlässlich. In dieser Aufgabe müssen auch Funktionen aus dem vorherigen Kapitel auswendig gelernt werden. Falls die Funktionen aus dem letzten Kapitel nicht sicher beherrscht werden, helfen die Hinweise zur Wiederholung.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal_ignore_col_order(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº."""
    if set(df1.columns) != set(df2.columns):
        return False
    common_cols = sorted(df1.columns)
    df1_sorted = df1[common_cols].reset_index(drop=True)
    df2_sorted = df2[common_cols].reset_index(drop=True)
    return df1_sorted.equals(df2_sorted)


class TestExtraction(unittest.TestCase):
    def test_extract_columns(self):
        """
        1. Extract all rows from columns 'name' and 'hazardous' using .loc[].
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet"
        )
        ref = df.loc[:, ["name", "hazardous"]]

        condition = (
            hasattr(user_code, "data_extracted")
            and isinstance(user_code.data_extracted, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_extracted, ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Columns 'name' and 'hazardous' are extracted correctly using .loc[].",
            "The extraction of 'name' and 'hazardous' columns is incorrect."
        )


class TestFiltering(unittest.TestCase):
    def test_filter_true_rows(self):
        """
        2. Filter rows where 'hazardous' is True.
        """
        import user_code
        ref = user_code.data_extracted.loc[user_code.data_extracted["hazardous"] == True]

        condition = (
            hasattr(user_code, "data_filtered")
            and isinstance(user_code.data_filtered, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_filtered, ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Rows where 'hazardous' == True are filtered correctly.",
            "Filtering by 'hazardous' == True is incorrect."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        3. Output the first five rows of data_filtered using .head().
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_filtered.head())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the first five rows of 'data_filtered' correctly.",
            "The 'data_filtered' dataset is not printed correctly. Use print(data_filtered.head())."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend werden Sie mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden vertraut, mit denen Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

Hier lernen Sie, wie man Daten extrahiert, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem lernen Sie, wie man diese kombiniert und sogar eigene Bedingungen erstellt.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten liegen. Sie erfahren außerdem, wie Sie die größten und kleinsten Werte finden.

Dieser Abschnitt ist einer der faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Sie Daten auf verschiedene Arten gruppieren können. Dies wird Ihnen als Data Analyst helfen, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist einer der wichtigsten für Datenanalysten, da es unmöglich ist, mit Daten zu arbeiten, wenn sie fehlende Werte oder ein falsches Format enthalten. Daher lernen Sie hier, wie man mit solchen ungeeigneten Werten umgeht.

Auswahl von Daten Basierend auf Bedingungen

Lösung