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
.
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
single
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Embelleciendo Tu Código
Desliza para mostrar el menú
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
.
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
single