Impara Gestione di Più Condizioni | Gestione delle Condizioni

A volte è necessario applicare più condizioni. Ad esempio, si desidera estrarre dati sugli asteroidi pericolosi con un diametro minimo ridotto. Ma come si scrivono due condizioni contemporaneamente? Osserva la tabella:

L'esempio è stato incluso per aiutarti ad affrontare questo argomento. Questo codice estrae dati sugli asteroidi grandi e pericolosi, dove il diametro minimo stimato è superiore a 3.5 chilometri e 'hazardous' è 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)

Nell'output, puoi vedere tutte le righe che soddisfano queste due condizioni:

est_diameter_min > 3.5;
hazardous == True.

Osserva il seguente esempio con l'operatore or. Questo codice estrarrà i dati sugli asteroidi estremamente piccoli o grandi con un diametro minimo stimato inferiore a 0.0005 chilometri e un diametro massimo stimato superiore a 20 chilometri:


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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)

Nell'output, sono visibili tutte le righe che soddisfano una di queste due condizioni:

est_diameter_min < 0.0005;
est_diameter_max > 20.

Compito

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Ti viene fornito un dataset contenente informazioni sugli asteroidi.

Il tuo compito è estrarre i dati sugli asteroidi molto luminosi e non pericolosi, dove:

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

Utilizza l'attributo .loc[] con entrambe le condizioni collegate dall'operatore & (ricorda di racchiudere ciascuna condizione tra parentesi).

Infine, visualizza 5 righe casuali dal DataFrame risultante utilizzando .sample(5).

Soluzione

Tutto è chiaro?

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Sezione 2. Capitolo 3

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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)