Lernen Ermitteln der Kleinsten Werte Einer Spalte

Sie lernen eine weitere wichtige Funktion kennen, die die kleinsten oder größten Werte ausgibt. Sie wissen bereits, dass wir Werte sortieren und dann eine bestimmte Anzahl von Zeilen extrahieren können. Wenig überraschend kann pandas dies mit nur einer Codezeile erledigen. Sehen Sie sich das Beispiel an, wie Sie die fünfzehn ältesten Autos abrufen:


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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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))

Wenn Sie nach einer Spalte und anschließend nach einer weiteren sortieren möchten, geben Sie einfach eine Liste mit den Spaltennamen in der gewünschten Reihenfolge an. Sehen Sie sich das Beispiel an, in dem wir zuerst nach 'Year' und dann nach 'Engine_volume' sortieren. Dieser Code extrahiert zunächst die 5 ältesten Autos, und wenn die Jahre übereinstimmen, erhält das Auto mit dem kleineren Wert in der Spalte 'Engine_volume' den Vorrang:


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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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())

Vergleich der beiden folgenden Beispiele. Nun wird die Funktion etwas erweitert. Die Rückgabe erfolgt anhand der Werte der Spalte 'Year'. In dieser Spalte können sich die Werte für 'Year' wiederholen. Möchte man mit der bisherigen Syntax die zehn ältesten Autos ausgeben, gibt die Funktion lediglich zehn Werte zurück, unabhängig davon, ob der 11. oder 12. Wert identisch mit dem 10. ist. Um solche Fälle zu vermeiden, kann das Argument keep = 'all' in die Methode .nsmallest() eingefügt werden. Das folgende Beispiel zeigt dies; die Ausführung verdeutlicht den Unterschied:


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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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

Aufgabe

Swipe to start coding

Folgen Sie hier diesem Algorithmus:

Abrufen von Daten zu Autos, bei denen die Werte der Spalte 'Year' größer als 2010 sind.
Extrahieren der günstigsten 15 Autos (die 15 kleinsten Werte der Spalte 'Price'). Alle doppelten Werte der Spalte 'Price' einschließen.
Ausgeben aller Werte des Datensatzes data_cheapest.

Lösung

War alles klar?

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Abschnitt 3. Kapitel 5

single

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Suggested prompts:

Can you explain what the `keep='all'` argument does in more detail?

How does `.nsmallest()` differ from sorting and slicing the DataFrame?

Can I use `.nlargest()` in a similar way to get the newest cars?

Awesome!

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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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))


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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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())


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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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)