Rendere il Tuo Codice Elegante
Rendiamo il nostro codice più conveniente e leggibile. È fondamentale rendere il codice comprensibile anche ai 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 consente di lavorare con due condizioni separatamente e l'istruzione all'interno della funzione .loc[] occupa meno spazio.
Swipe to start coding
Il tuo compito qui è consolidare le conoscenze acquisite in questo capitolo. Devi estrarre i dati sugli asteroidi di piccole dimensioni con un'elevata magnitudine, oppure quelli pericolosi. Per farlo, segui il seguente algoritmo:
- Scrivi la prima condizione: i valori della colonna
'est_diameter_min'sono inferiori a0.01. Assegna questa condizione alla variabilecondition_1. - Scrivi la seconda condizione: i valori della colonna
'absolute_magnitude'sono maggiori di20. Assegna questa condizione alla variabilecondition_2. - Scrivi la terza condizione: i valori della colonna
'hazardous'sono uguali aFalse. Assegna questa condizione alla variabilecondition_3. - Scrivi la condizione generale che soddisfa il requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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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?
Awesome!
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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 consente di lavorare con due condizioni separatamente e l'istruzione all'interno della funzione .loc[] occupa meno spazio.
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- Scrivi la prima condizione: i valori della colonna
'est_diameter_min'sono inferiori a0.01. Assegna questa condizione alla variabilecondition_1. - Scrivi la seconda condizione: i valori della colonna
'absolute_magnitude'sono maggiori di20. Assegna questa condizione alla variabilecondition_2. - Scrivi la terza condizione: i valori della colonna
'hazardous'sono uguali aFalse. Assegna questa condizione alla variabilecondition_3. - Scrivi la condizione generale che soddisfa il requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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