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Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Zwischen Methode
Untersuchen wir unser Dataset ein wenig. Wir haben numerische Spalten, zum Beispiel 'Engine_volume'
. Stellen Sie sich vor, Sie möchten Informationen über alle Autos mit einem 'Engine_volume'
kleiner als 3
, aber größer als 2
. Mit der .loc[]
-Anweisung können wir dies leicht tun.
Es ist jedoch nützlich zu wissen, dass Python eine spezielle Funktion bietet, die Daten zwischen zwei Werten extrahieren kann, ohne zwei Bedingungen zu verwenden. Diese Methode heißt .between(left_bound, right_bound)
. Sie können sie auf numerische Spalten anwenden, indem Sie die linken und rechten Grenzen der Zahlen angeben. Schauen Sie sich das Beispiel an und lernen Sie, wie wir .between()
und .loc[]
-Anweisungen kombinieren können.
Der folgende Code extrahiert Daten, bei denen 'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' <= 3
, aber was sollten wir tun, um eine oder sogar beide Grenzen exklusiv zu machen? Finden wir es mit demselben Beispiel heraus. Sie können ein zusätzliches Argument zur .between()
-Methode hinzufügen.
.between(2, 3, inclusive = 'right')
- extrahiert Daten, bei denen'Engine_volume' > 2 and 'Engine_volume' <= 3
;.between(2, 3, inclusive = 'left')
- extrahiert Daten, bei denen'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' < 3
;.between(2, 3, inclusive = 'both')
- extrahiert Daten, bei denen'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' <= 3
. Das Ergebnis wird dasselbe sein wie ohne Verwendung voninclusive = 'both'
;.between(2, 3, inclusive = 'neither')
- extrahiert Daten, bei denen'Engine_volume' > 2 and 'Engine_volume' < 3
.
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