Apprendre Trouver les Plus Petites Valeurs d'une Colonne

Nous allons apprendre une autre fonction cruciale, qui renvoie les plus petites ou les plus grandes valeurs. Vous savez déjà que nous pouvons trier les valeurs puis extraire un nombre spécifique de lignes. Sans surprise, pandas peut le faire en une seule ligne de code. Regardez l'exemple de comment récupérer les quinze voitures les plus anciennes :


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))

Si vous souhaitez trier par une colonne puis par une autre, il suffit de mettre une liste avec les noms des colonnes dans l'ordre nécessaire. Regardez l'exemple où nous allons trier d'abord par 'Year' puis par 'Engine_volume'. Ce code extraira d'abord les 5 voitures les plus anciennes, et ensuite, si les années correspondent, la voiture avec la valeur la plus faible de la colonne 'Engine_volume' prendra la priorité :


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())

Essayez de comparer les deux exemples ci-dessous. Maintenant, nous allons avancer un peu la fonction. Retournons nos exemples avec les valeurs de la colonne 'Year'. Dans notre colonne, les valeurs de 'Year' peuvent être répétées, donc si nous voulons afficher les dix voitures les plus anciennes avec la syntaxe précédente, notre fonction prendra seulement dix valeurs. Elle ne se soucie pas si la 11ème ou la 12ème valeur est la même que la 10ème. Nous pouvons mettre l'argument keep = 'all' dans la méthode .nsmallest() pour éviter de tels cas. Regardez l'exemple et essayez de l'exécuter pour voir la différence :


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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/cars.csv', index_col = 0)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

Tâche

Swipe to start coding

Enfin, il est temps de pratiquer ! Ici, vous devez suivre cet algorithme :

Récupérez les données sur les voitures où les valeurs de la colonne 'Year' sont supérieures à 2010.
Extrayez les voitures les moins chères 15 (les 15 plus petites valeurs de la colonne 'Price'). Incluez toutes les valeurs dupliquées de la colonne 'Price'.
Affichez toutes les valeurs de l'ensemble de données data_cheapest.

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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())


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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/cars.csv', index_col = 0)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

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Extrayez les voitures les moins chères 15 (les 15 plus petites valeurs de la colonne 'Price'). Incluez toutes les valeurs dupliquées de la colonne 'Price'.
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