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Impara Combinare le Tue Conoscenze | Estrazione dei Dati
Tecniche Avanzate in Pandas

bookCombinare le Tue Conoscenze

Se ricordi, alcuni capitoli fa sono state fornite informazioni su come scrivere più condizioni contemporaneamente. Con l'istruzione .isin(), è possibile applicare le stesse regole. Ad esempio, un esempio dal capitolo precedente potrebbe essere il seguente:

# 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.

question-icon

L'obiettivo qui è far sì che i dati soddisfino tre condizioni: le categorie delle auto sono 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', E l'auto ha interni in pelle ('Leather_interior' == Yes), E i tipi di cambio sono 'Variator' o 'Automatic'.

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)

categories = ['Sedan', 'Jeep', 'Coupe']
gear_box = ['Variator', 'Automatic']

condition_1 = data['Category'].

(categories)
condition_2 = data['Leather_interior']
'Yes'
condition_3 = data['Gear_box_type'].


data_extracted = data.loc[condition_1
condition_2condition_3]

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 2

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Suggested prompts:

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 sono state fornite informazioni su come scrivere più condizioni contemporaneamente. Con l'istruzione .isin(), è possibile applicare le stesse regole. Ad esempio, un esempio dal capitolo precedente potrebbe essere il seguente:

# 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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L'obiettivo qui è far sì che i dati soddisfino tre condizioni: le categorie delle auto sono 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', E l'auto ha interni in pelle ('Leather_interior' == Yes), E i tipi di cambio sono 'Variator' o 'Automatic'.

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)

categories = ['Sedan', 'Jeep', 'Coupe']
gear_box = ['Variator', 'Automatic']

condition_1 = data['Category'].

(categories)
condition_2 = data['Leather_interior']
'Yes'
condition_3 = data['Gear_box_type'].


data_extracted = data.loc[condition_1
condition_2condition_3]

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

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