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Apprendre Extraction de Données Spécifiques | Extraction de Données
Techniques Avancées dans Pandas
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Contenu du cours

Techniques Avancées dans Pandas

Techniques Avancées dans Pandas

1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données
2. Gestion des Conditions
3. Extraction de Données
4. Agrégation de Données
5. Prétraitement des Données

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Extraction de Données Spécifiques

Tâche

Swipe to start coding

Votre tâche ici est de pratiquer. Vous devez extraire des données spécifiques sur les voitures. Suivez l'algorithme :

  1. En utilisant la méthode .between(), créez la condition pour extraire les données sur les voitures où le 'Price' est compris entre 15 000(inclus) et 20 000(exclus).
  2. En utilisant la méthode .between(), créez la condition pour extraire les données sur les voitures où l''Year' est comprise entre 2015(exclus) et 2020(exclus).
  3. En utilisant la méthode .isin(), créez la condition pour extraire des données sur les valeurs de la colonne 'Fuel_type' : 'Plug-in Hybrid' et 'Hybrid' (les valeurs sont stockées dans la variable fuel_types).
  4. Unissez les trois conditions en utilisant deux déclarations et.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4
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  1. En utilisant la méthode .between(), créez la condition pour extraire les données sur les voitures où le 'Price' est compris entre 15 000(inclus) et 20 000(exclus).
  2. En utilisant la méthode .between(), créez la condition pour extraire les données sur les voitures où l''Year' est comprise entre 2015(exclus) et 2020(exclus).
  3. En utilisant la méthode .isin(), créez la condition pour extraire des données sur les valeurs de la colonne 'Fuel_type' : 'Plug-in Hybrid' et 'Hybrid' (les valeurs sont stockées dans la variable fuel_types).
  4. Unissez les trois conditions en utilisant deux déclarations et.

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