Rendre Votre Code Élégant
Rendons notre code plus pratique et plus lisible. Il est d'ailleurs essentiel de rendre votre code compréhensible pour vos collègues.
Pour simplifier le code, il est possible d'écrire d'abord la condition, puis de l'intégrer dans la fonction .loc[] ; observez l'exemple du chapitre précédent :
# 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]
Les deux méthodes aboutissent au même résultat, mais la seconde est bien plus compréhensible car il est possible de travailler avec deux conditions séparément, et l'expression à l'intérieur de la fonction .loc[] occupe moins d'espace.
Swipe to start coding
Votre tâche ici consiste à consolider les connaissances acquises dans ce chapitre. Vous devez extraire des données sur les petits astéroïdes ayant une magnitude élevée, ou ceux considérés comme dangereux. Pour ce faire, suivez l'algorithme :
- Écrivez la première condition : les valeurs de la colonne
'est_diameter_min'sont inférieures à0.01. Assignez-la à la variablecondition_1. - Écrivez la deuxième condition : les valeurs de la colonne
'absolute_magnitude'sont supérieures à20. Assignez-la à la variablecondition_2. - Écrivez la troisième condition : les valeurs de la colonne
'hazardous'sont égales àFalse. Assignez-la à la variablecondition_3. - Écrivez la condition générale qui satisfait l'exigence :
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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Pour simplifier le code, il est possible d'écrire d'abord la condition, puis de l'intégrer dans la fonction .loc[] ; observez l'exemple du chapitre précédent :
# The first 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)
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]
Les deux méthodes aboutissent au même résultat, mais la seconde est bien plus compréhensible car il est possible de travailler avec deux conditions séparément, et l'expression à l'intérieur de la fonction .loc[] occupe moins d'espace.
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Votre tâche ici consiste à consolider les connaissances acquises dans ce chapitre. Vous devez extraire des données sur les petits astéroïdes ayant une magnitude élevée, ou ceux considérés comme dangereux. Pour ce faire, suivez l'algorithme :
- Écrivez la première condition : les valeurs de la colonne
'est_diameter_min'sont inférieures à0.01. Assignez-la à la variablecondition_1. - Écrivez la deuxième condition : les valeurs de la colonne
'absolute_magnitude'sont supérieures à20. Assignez-la à la variablecondition_2. - Écrivez la troisième condition : les valeurs de la colonne
'hazardous'sont égales àFalse. Assignez-la à la variablecondition_3. - Écrivez la condition générale qui satisfait l'exigence :
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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