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Impara Rendere il Codice Leggibile | Gestione delle Condizioni
Tecniche Avanzate in Pandas

bookRendere il Codice Leggibile

Rendiamo il nostro codice più conveniente e leggibile. Inoltre, è fondamentale che il codice sia comprensibile anche dai colleghi.

Per semplificare il codice, è possibile scrivere prima la condizione e poi inserirla nella funzione .loc[]; osserva l'esempio dal capitolo precedente:

# 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]

Il primo e il secondo metodo producono lo stesso risultato, ma il secondo è molto più comprensibile perché permette di lavorare con due condizioni separatamente e l'istruzione all'interno della funzione .loc[] occupa meno spazio.

Compito

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Il tuo compito qui è consolidare le conoscenze acquisite in questo capitolo. Devi estrarre i dati relativi a piccoli asteroidi con un'elevata magnitudine, oppure quelli pericolosi. Per farlo, segui il seguente algoritmo:

  1. Scrivi la prima condizione: i valori della colonna 'est_diameter_min' sono inferiori a 0.01. Assegna questa condizione alla variabile condition_1.
  2. Scrivi la seconda condizione: i valori della colonna 'absolute_magnitude' sono maggiori di 20. Assegna questa condizione alla variabile condition_2.
  3. Scrivi la terza condizione: i valori della colonna 'hazardous' sono uguali a False. Assegna questa condizione alla variabile condition_3.
  4. Scrivi la condizione generale che soddisfa il requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 4
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Can you explain more about how to use multiple conditions with .loc[]?

What are some best practices for making code more readable in pandas?

Can you show an example with more than two conditions?

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Per semplificare il codice, è possibile scrivere prima la condizione e poi inserirla nella funzione .loc[]; osserva l'esempio dal capitolo precedente:

# 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]

Il primo e il secondo metodo producono lo stesso risultato, ma il secondo è molto più comprensibile perché permette di lavorare con due condizioni separatamente e l'istruzione all'interno della funzione .loc[] occupa meno spazio.

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Il tuo compito qui è consolidare le conoscenze acquisite in questo capitolo. Devi estrarre i dati relativi a piccoli asteroidi con un'elevata magnitudine, oppure quelli pericolosi. Per farlo, segui il seguente algoritmo:

  1. Scrivi la prima condizione: i valori della colonna 'est_diameter_min' sono inferiori a 0.01. Assegna questa condizione alla variabile condition_1.
  2. Scrivi la seconda condizione: i valori della colonna 'absolute_magnitude' sono maggiori di 20. Assegna questa condizione alla variabile condition_2.
  3. Scrivi la terza condizione: i valori della colonna 'hazardous' sono uguali a False. Assegna questa condizione alla variabile condition_3.
  4. Scrivi la condizione generale che soddisfa il requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

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