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 Ihnen bei diesem Thema zu helfen. Dieser Code extrahiert Daten zu großen und gefährlichen Asteroiden, bei denen der geschätzte minimale Durchmesser größer als 3.5 Kilometer ist und 'hazardous' True ist.
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 sind alle Zeilen sichtbar, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Betrachten Sie das folgende Beispiel mit dem or-Operator. 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
Sie erhalten einen Datensatz mit Informationen über Asteroiden.
- Ihre Aufgabe ist es, Daten zu sehr hellen und nicht gefährlichen Asteroiden zu extrahieren, wobei gilt:
'absolute_magnitude'≥ 25;'hazardous'==False.
- Verwenden Sie das Attribut
.loc[]mit beiden Bedingungen, die durch den Operator&verbunden sind (denken Sie daran, jede Bedingung in Klammern zu setzen).
Geben Sie abschließend 5 zufällige Zeilen aus dem resultierenden DataFrame mit .sample(5) aus.
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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 sind alle Zeilen sichtbar, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Betrachten Sie das folgende Beispiel mit dem or-Operator. 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)
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est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
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'absolute_magnitude'≥ 25;'hazardous'==False.
- Verwenden Sie das Attribut
.loc[]mit beiden Bedingungen, die durch den Operator&verbunden sind (denken Sie daran, jede Bedingung in Klammern zu setzen).
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