Summary  
This chapter demonstrates how to filter rows in a pandas DataFrame by using the `.isin()` method together with `.loc` to check if column values belong to a specified list.

General domain of usage  
Data analysis

In this video, you will learn how to use the `.isin()` method in pandas to extract data based on specific conditions. You will start by examining the dataset and understanding its structure. Next, you will see how to use `.isin()` to filter rows where the 'Manufacturer' column matches a list of values. The video will break down the code step by step, explaining how conditions are applied within `.loc[]` and how `.isin(list)` checks for membership. Finally, you will be guided through an interactive task: extracting rows where the 'Color' column is either 'Grey', 'White', or 'Black', and displaying the last five rows of the result. This visual walkthrough will reinforce your understanding and prepare you to apply `.isin()` confidently in your own data wrangling projects.

**generation rule: pronounce .isin() as "is in"**

In diesem Abschnitt werden wir weiterhin Daten mithilfe spezifischer Bedingungen extrahieren. Hier lernst du die nützliche Methode `.isin()` kennen. Zunächst solltest du jedoch den Datensatz untersuchen. Sieh dir die ersten fünf Zeilen an:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
print(data.head())

Sieh dir nun das folgende Beispiel und die dazugehörige Erklärung an:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI']
data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)]
print(data_extracted.head())

**Erläuterung:**

Wie du dich erinnerst, setzen wir Bedingungen immer innerhalb des Attributs `.loc[]`. Hier machen wir dasselbe. Die Methode `.isin(list)` prüft, ob die Werte aus der Spalte in dem Array enthalten sind. In unserem Fall prüfen wir, ob Werte aus der Spalte `'Manufacturer'` in der Liste `models` enthalten sind.

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 TestColorsList(unittest.TestCase):
    def test_colors_list(self):
        """
        1. Create the 'colors' list with elements 'Grey', 'White', 'Black' (in this order).
        """
        import user_code
        condition = (
            hasattr(user_code, "colors")
            and isinstance(user_code.colors, list)
            and user_code.colors == ["Grey", "White", "Black"]
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The 'colors' list is created correctly with elements ['Grey', 'White', 'Black'].",
            "The 'colors' list is incorrect. Ensure it includes ['Grey', 'White', 'Black'] in the right order."
        )


class TestDataExtraction(unittest.TestCase):
    def test_extracted_rows(self):
        """
        2. Extract data where 'Color' column values are in the list 'colors' using .loc[] and .isin().
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv",
            index_col=0,
        )
        ref = df.loc[df["Color"].isin(["Grey", "White", "Black"])]

        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,
            "The 'data_extracted' DataFrame correctly contains rows where Color is Grey, White, or Black.",
            "The filtering by Color is incorrect. Use .loc[] with .isin(colors)."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_tail(self):
        """
        3. Output the last five rows of 'data_extracted' using .tail().
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_extracted.tail())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the last five rows of 'data_extracted' using .tail().",
            "The 'data_extracted' DataFrame is not printed correctly. Use print(data_extracted.tail())."
        )


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.

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