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Lernen Kombinieren Ihres Wissens | Daten Extrahieren
Fortgeschrittene Techniken in Pandas

bookKombinieren Ihres Wissens

Erinnern Sie sich daran, dass Sie vor einigen Kapiteln Informationen darüber erhalten haben, wie mehrere Bedingungen gleichzeitig geschrieben werden können. Mit der .isin()-Anweisung können Sie die gleichen Regeln anwenden. Ein Beispiel aus dem vorherigen Kapitel könnte folgendermaßen 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 beiden Fällen wird identisch sein.

question-icon

Die Aufgabe besteht darin, die Daten so zu filtern, dass drei Bedingungen erfüllt sind: Die Fahrzeugkategorien sind 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', UND das Fahrzeug verfügt über eine Lederausstattung ('Leather_interior' == Yes), UND die Getriebearten 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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Suggested prompts:

Can you explain what the `.isin()` function does in this context?

What is the difference between using the condition directly in `.loc[]` and assigning it to a variable first?

Can you show more examples of using `.isin()` with different columns?

Awesome!

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Erinnern Sie sich daran, dass Sie vor einigen Kapiteln Informationen darüber erhalten haben, wie mehrere Bedingungen gleichzeitig geschrieben werden können. Mit der .isin()-Anweisung können Sie die gleichen Regeln anwenden. Ein Beispiel aus dem vorherigen Kapitel könnte folgendermaßen 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 beiden Fällen wird identisch sein.

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Die Aufgabe besteht darin, die Daten so zu filtern, dass drei Bedingungen erfüllt sind: Die Fahrzeugkategorien sind 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', UND das Fahrzeug verfügt über eine Lederausstattung ('Leather_interior' == Yes), UND die Getriebearten 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?

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