Apprendre Gestion de Plusieurs Conditions

Parfois, il est nécessaire d'appliquer plusieurs conditions. Par exemple, il peut être utile d'extraire des données sur les astéroïdes dangereux ayant un diamètre minimum faible. Mais comment écrire deux conditions simultanément ? Consultez le tableau :

Cet exemple est inclus pour faciliter la compréhension de ce sujet. Ce code extrait les données concernant les astéroïdes de grande taille et dangereux, dont le diamètre minimum estimé est supérieur à 3.5 kilomètres et dont la colonne 'hazardous' est à True.


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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/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
print(data_extracted)

Dans le résultat, vous pouvez voir toutes les lignes qui satisfont ces deux conditions :

est_diameter_min > 3.5 ;
hazardous == True.

Consultez l'exemple suivant avec l'opérateur or. Ce code extrait les données sur les astéroïdes extrêmement petits ou grands, avec un diamètre estimé minimum inférieur à 0.0005 kilomètres et un diamètre estimé maximum supérieur à 20 kilomètres :


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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/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] < 0.0005) | (data['est_diameter_max'] > 20)]
print(data_extracted)

Dans la sortie, vous pouvez voir toutes les lignes qui satisfont l'une de ces deux conditions :

est_diameter_min < 0.0005 ;
est_diameter_max > 20.

Tâche

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Vous disposez d'un ensemble de données contenant des informations sur des astéroïdes.

Votre tâche consiste à extraire les données concernant les astéroïdes très brillants et non dangereux, où :

'absolute_magnitude' $\ge$ 25 ;
'hazardous' == False.

Utilisez l'attribut .loc[] avec les deux conditions reliées par l'opérateur & (n'oubliez pas d'entourer chaque condition de parenthèses).

Enfin, affichez 5 lignes aléatoires du DataFrame résultant à l'aide de .sample(5).

Solution

Tout était clair ?

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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/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]
print(data_extracted)