Umgang mit Mehreren Bedingungen
Manchmal müssen mehrere Bedingungen angewendet werden. Zum Beispiel möchten wir Daten zu gefährlichen Asteroiden mit einem kleinen minimalen Durchmesser extrahieren. Aber wie schreibt man zwei Bedingungen gleichzeitig? Schauen Sie sich die Tabelle an:
Das Beispiel wurde aufgenommen, um bei diesem Thema zu unterstützen. Dieser Code extrahiert Daten zu großen und gefährlichen Asteroiden, bei denen der geschätzte minimale Durchmesser größer als 3.5 Kilometer ist und 'hazardous' den Wert True hat.
1234import 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)] print(data_extracted)
In der Ausgabe sehen Sie alle Zeilen, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Betrachten Sie das folgende Beispiel mit der or-Anweisung. Dieser Code extrahiert Daten zu extrem kleinen oder großen Asteroiden mit einem geschätzten Mindestdurchmesser von weniger als 0.0005 Kilometern und einem maximalen geschätzten Durchmesser von mehr als 20 Kilometern:
1234import 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'] < 0.0005) | (data['est_diameter_max'] > 20)] print(data_extracted)
In der Ausgabe sind alle Zeilen sichtbar, die eine der beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
Swipe to start coding
Ihre Aufgabe besteht darin, Daten zu sehr hellen und nicht gefährlichen Asteroiden zu extrahieren. Der Code muss zwei Bedingungen erfüllen:
'absolute_magnitude'ist größer oder gleich25;'hazardous'istFalse.
Anschließend geben Sie zufällig 5 Zeilen von data_extracted aus.
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Das Beispiel wurde aufgenommen, um bei diesem Thema zu unterstützen. Dieser Code extrahiert Daten zu großen und gefährlichen Asteroiden, bei denen der geschätzte minimale Durchmesser größer als 3.5 Kilometer ist und 'hazardous' den Wert True hat.
1234import 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)] print(data_extracted)
In der Ausgabe sehen Sie alle Zeilen, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Betrachten Sie das folgende Beispiel mit der or-Anweisung. Dieser Code extrahiert Daten zu extrem kleinen oder großen Asteroiden mit einem geschätzten Mindestdurchmesser von weniger als 0.0005 Kilometern und einem maximalen geschätzten Durchmesser von mehr als 20 Kilometern:
1234import 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'] < 0.0005) | (data['est_diameter_max'] > 20)] print(data_extracted)
In der Ausgabe sind alle Zeilen sichtbar, die eine der beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
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'absolute_magnitude'ist größer oder gleich25;'hazardous'istFalse.
Anschließend geben Sie zufällig 5 Zeilen von data_extracted aus.
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