Impara Trovare i Valori Più Piccoli di una Colonna

Impareremo un'altra funzione fondamentale, che restituisce i valori più piccoli o più grandi. Sai già che possiamo ordinare i valori ed estrarre un numero specifico di righe. Non sorprende che pandas possa farlo utilizzando una sola riga di codice. Osserva l'esempio su come recuperare le quindici auto più vecchie:


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))

Se desideri ordinare prima per una colonna e poi per un'altra, inserisci semplicemente un elenco con i nomi delle colonne nell'ordine necessario. Osserva l'esempio in cui ordineremo prima per 'Year' e poi per 'Engine_volume'. Questo codice estrarrà prima le 5 auto più vecchie e, se gli anni coincidono, avrà la precedenza l'auto con il valore minore nella colonna 'Engine_volume':


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())

Confrontare i due esempi riportati di seguito. Ora approfondiremo leggermente la funzione. Restituiamo i nostri esempi utilizzando i valori della colonna 'Year'. Nella nostra colonna, i valori 'Year' possono essere ripetuti; quindi, se desideriamo ottenere le dieci auto più vecchie con la sintassi precedente, la funzione selezionerà semplicemente dieci valori, senza considerare se l'undicesimo o il dodicesimo valore siano uguali al decimo. Per evitare tali casi, è possibile inserire l'argomento keep = 'all' nel metodo .nsmallest(). Osservare l'esempio ed eseguirlo per vedere la differenza:


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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/cars.csv', index_col = 0)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

Compito

Swipe to start coding

Infine, è il momento di esercitarsi! Qui, si dovrebbe seguire questo algoritmo:

Recuperare i dati sulle auto in cui i valori della colonna 'Year' sono maggiori di 2010.
Estrarre le 15 auto più economiche (i 15 valori più bassi della colonna 'Price'). Includere tutti i valori duplicati della colonna 'Price'.
Visualizzare tutti i valori del set di dati data_cheapest.

Soluzione

Tutto è chiaro?

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Sezione 3. Capitolo 5

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Suggested prompts:

Can you explain what the `nsmallest()` function does in pandas?

What does the `keep='all'` argument change in the output?

How can I use `nlargest()` instead of `nsmallest()` for the largest values?

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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))


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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/cars.csv', index_col = 0)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())


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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/cars.csv', index_col = 0)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)