Combinare le Tue Conoscenze
Se ricordi, alcuni capitoli fa ti sono state fornite informazioni su come scrivere più condizioni contemporaneamente. Con l'istruzione .isin(), puoi applicare le stesse regole. Ad esempio, un esempio dal capitolo precedente potrebbe apparire così:
# The initial example
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)
models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI']
data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)]
print(data_extracted.head())
# The modified example
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)
models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI']
condition = data['Manufacturer'].isin(models)
data_extracted = data.loc[condition]
print(data_extracted.head())
L'output in entrambi i casi sarà lo stesso.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain what the `.isin()` function does in this context?
What is the difference between using the condition directly in `.loc[]` and assigning it to a variable first?
Can you show more examples of using `.isin()` with different columns?
Awesome!
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Se ricordi, alcuni capitoli fa ti sono state fornite informazioni su come scrivere più condizioni contemporaneamente. Con l'istruzione .isin(), puoi applicare le stesse regole. Ad esempio, un esempio dal capitolo precedente potrebbe apparire così:
# The initial example
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)
models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI']
data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)]
print(data_extracted.head())
# The modified example
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)
models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI']
condition = data['Manufacturer'].isin(models)
data_extracted = data.loc[condition]
print(data_extracted.head())
L'output in entrambi i casi sarà lo stesso.
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