Embelleciendo Tu Código
Hagamos que nuestro código sea más conveniente y legible. Por cierto, es fundamental que tu código sea comprensible para tus compañeros de trabajo.
Para simplificar el código, se puede escribir la condición primero y luego colocarla en la función .loc[]; observa el ejemplo del capítulo anterior:
# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
El primer y el segundo método conducen al mismo resultado, pero el segundo es mucho más comprensible porque permite trabajar con dos condiciones por separado, y la declaración dentro de la función .loc[] ocupa menos espacio.
Swipe to start coding
Tu tarea aquí es consolidar los conocimientos de este capítulo. Debes extraer datos sobre asteroides pequeños con una magnitud alta, o aquellos que sean peligrosos. Para ello, sigue el siguiente algoritmo:
- Escribe la primera condición: los valores de la columna
'est_diameter_min'son menores que0.01. Asígnala a la variablecondition_1. - Escribe la segunda condición: los valores de la columna
'absolute_magnitude'son mayores que20. Asígnala a la variablecondition_2. - Escribe la tercera condición: los valores de la columna
'hazardous'son iguales aFalse. Asígnala a la variablecondition_3. - Escribe la condición general que cumpla el requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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Can you explain more about how to use multiple conditions with .loc[]?
What are some best practices for making code more readable in pandas?
Can you show an example with more than two conditions?
Awesome!
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Para simplificar el código, se puede escribir la condición primero y luego colocarla en la función .loc[]; observa el ejemplo del capítulo anterior:
# The first way
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data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
# The second way
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data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
El primer y el segundo método conducen al mismo resultado, pero el segundo es mucho más comprensible porque permite trabajar con dos condiciones por separado, y la declaración dentro de la función .loc[] ocupa menos espacio.
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Tu tarea aquí es consolidar los conocimientos de este capítulo. Debes extraer datos sobre asteroides pequeños con una magnitud alta, o aquellos que sean peligrosos. Para ello, sigue el siguiente algoritmo:
- Escribe la primera condición: los valores de la columna
'est_diameter_min'son menores que0.01. Asígnala a la variablecondition_1. - Escribe la segunda condición: los valores de la columna
'absolute_magnitude'son mayores que20. Asígnala a la variablecondition_2. - Escribe la tercera condición: los valores de la columna
'hazardous'son iguales aFalse. Asígnala a la variablecondition_3. - Escribe la condición general que cumpla el requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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