In diesem Abschnitt lernen wir, wie man Daten mit bestimmten Bedingungen extrahiert, aber zuerst möchte ich, dass Sie sich den Datensatz ansehen, den wir verwenden werden. Er enthält Daten über Asteroiden: 

- `id` - Eindeutiger Bezeichner für jeden Asteroiden;
- `name` - Von der NASA vergebener Name;
- `est_diameter_min` - Geschätzter minimaler Durchmesser in Kilometern;
- `est_diameter_max` - Geschätzter maximaler Durchmesser in Kilometern;
- `absolute_magnitude` - Beschreibt, wie hell das Objekt ist;
- `hazardous` - Boolesches Merkmal, das zeigt, ob der Asteroid gefährlich ist oder nicht.

Sie sind bereits mit dem Attribut `.loc[]` vertraut, aber hier werden wir seine Möglichkeiten erweitern.

Eines der nützlichsten Werkzeuge ist es, Bedingungen für eine Spalte festzulegen, um spezifische Werte zu extrahieren. Sie setzen einfach die Bedingung der Spalte in das Attribut `.loc[]`. Schauen Sie sich die verschiedenen Bedingungen und Ausgaben an.

- `data.loc[data['est_diameter_max'] < 0.005].head()` - extrahiert die ersten fünf Zeilen, bei denen die Spaltenwerte `'est_diameter_max'` kleiner als `0.005` sind;
- `data.loc[data['absolute_magnitude'] >= 30].head()` - extrahiert die ersten fünf Zeilen, bei denen die Spaltenwerte `'absolute_magnitude'` größer oder gleich `30` sind.

Ihre Aufgabe ist es, alle korrekten Formen der Bedingungssetzung für die Spalte `'est_diameter_min'` auszuwählen. Bitte beachten Sie, dass diese Spalte numerisch ist, also denken Sie über die Bedingungen nach, die wir mit Zahlen verwenden können.

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für einen zukünftigen Datenanalysten. Sie werden verschiedene Möglichkeiten der Datenextraktion kennenlernen und sogar Bedingungen darauf setzen. Danach werden Sie mit den Methoden der Datenaggregation vertraut sein. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jede Sektion hat ihren eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend sein wird.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben können. Außerdem werden Sie mit den Möglichkeiten vertraut gemacht, wie Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

Hier lernen Sie, wie Sie Daten extrahieren, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem lernen Sie, wie Sie diese kombinieren und sogar Ihre eigenen erstellen.

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

Dieser Abschnitt ist einer der faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Sie Daten auf verschiedene Weise gruppieren können. Es wird Ihnen helfen, als Datenanalyst zu arbeiten, um Informationen über bestimmte Datengruppen zu finden.

Dieser Abschnitt ist einer der bedeutendsten für einen Datenanalysten, da es unmöglich sein wird, mit den Daten zu arbeiten, wenn sie fehlende Werte im falschen Format enthalten. Daher lernen Sie hier, wie Sie mit solchen ungeeigneten Werten umgehen.

Fortgeschrittene Techniken in Pandas

Bedingung Festlegen