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Lernen Ihr Wissen Kombinieren | Daten Extrahieren
Fortgeschrittene Techniken in Pandas

bookIhr Wissen Kombinieren

Wenn Sie sich erinnern, wurden Ihnen vor mehreren Kapiteln Informationen darüber gegeben, wie man mehrere Bedingungen gleichzeitig schreibt. Mit der .isin()-Anweisung können Sie die gleichen Regeln anwenden. Zum Beispiel könnte ein Beispiel aus dem vorherigen Kapitel so aussehen:

# The initial example
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())

# The modified example
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']
condition = data['Manufacturer'].isin(models)
data_extracted = data.loc[condition]
print(data_extracted.head())

Die Ausgabe in diesen beiden Fällen wird gleich sein.

question-icon

Ihre Aufgabe hier ist es, die Daten so zu gestalten, dass sie drei Bedingungen erfüllen: Die Kategorien der Autos sind 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', UND das Auto hat ein Lederinterieur ('Leather_interior' == Yes), UND die Getriebetypen sind 'Variator' oder 'Automatic'.

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)

categories = ['Sedan', 'Jeep', 'Coupe']
gear_box = ['Variator', 'Automatic']

condition_1 = data['Category'].

(categories)
condition_2 = data['Leather_interior']
'Yes'
condition_3 = data['Gear_box_type'].


data_extracted = data.loc[condition_1
condition_2condition_3]

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 2

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# The initial example
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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())

# The modified example
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']
condition = data['Manufacturer'].isin(models)
data_extracted = data.loc[condition]
print(data_extracted.head())

Die Ausgabe in diesen beiden Fällen wird gleich sein.

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Ihre Aufgabe hier ist es, die Daten so zu gestalten, dass sie drei Bedingungen erfüllen: Die Kategorien der Autos sind 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', UND das Auto hat ein Lederinterieur ('Leather_interior' == Yes), UND die Getriebetypen sind 'Variator' oder 'Automatic'.

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)

categories = ['Sedan', 'Jeep', 'Coupe']
gear_box = ['Variator', 'Automatic']

condition_1 = data['Category'].

(categories)
condition_2 = data['Leather_interior']
'Yes'
condition_3 = data['Gear_box_type'].


data_extracted = data.loc[condition_1
condition_2condition_3]

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