Summary  
The chapter demonstrates how to use boolean indexing with the `.loc[]` accessor to filter DataFrame rows by specifying conditions on column values.  

General domain of usage  
Astronomy data analysis

I denne delen skal vi lære hvordan man kan hente ut data ved hjelp av spesifikke betingelser, men først ønsker jeg at du ser nærmere på datasettet vi skal bruke. Det inneholder data om asteroider: 

- `id` - Unique identifier for each asteroid;
- `name` - Name given by NASA;
- `est_diameter_min` - Minimum estimated diameter in kilometers;
- `est_diameter_max` - Maximum estimated diameter in kilometers;
- `absolute_magnitude` - Describes how light the object is;
- `hazardous` - Boolean feature that shows whether asteroid is harmful or not.

Du er allerede kjent med attributtet `.loc[]`, men her skal vi utvide mulighetene det gir.

Et av de mest nyttige verktøyene er å sette betingelser på en kolonne for å hente ut spesifikke verdier. Du setter ganske enkelt betingelsen for kolonnen inne i attributtet `.loc[]`. Se på de ulike betingelsene og resultatene.

- `data.loc[data['est_diameter_max'] < 0.005].head()` – henter de fem første radene der kolonneverdiene `'est_diameter_max'` er mindre enn `0.005`;
- `data.loc[data['absolute_magnitude'] >= 30].head()` – henter de fem første radene der kolonneverdiene `'absolute_magnitude'` er større enn eller lik `30`.

Oppgaven er å velge alle korrekte måter å sette betingelser på kolonnen `'est_diameter_min'`. Merk at denne kolonnen er numerisk, så vurder hvilke betingelser som kan brukes med tall.

Dette kurset inneholder mange nyttige funksjoner for en fremtidig dataanalytiker. Du vil lære ulike metoder for å hente ut data og til og med sette betingelser på dem. Etter dette vil du bli kjent med metoder for å gruppere data. Du vil også lære hvordan du forhåndsbehandler data. Hver seksjon har sitt eget datasett, noe som gjør kurset engasjerende.

Denne delen vil lære deg hvordan du kan hente ut spesifikke kolonner ved hjelp av titler eller indekser. Du vil også bli kjent med ulike metoder for å velge rader basert på indekser.

Her vil du lære hvordan du kan hente ut data som oppfyller spesifikke betingelser. Du vil også lære hvordan du kan kombinere dem og til og med lage dine egne.

I denne delen vil du utvide kunnskapen din om å sette ulike datakriterier. Du vil lære å kontrollere om dataene dine finnes i en definert liste med verdier eller mellom to verdier. Du vil også lære hvordan du finner de største og minste verdiene.

Denne delen er en av de mest interessante i kurset. Her lærer du hvordan du kan gruppere data på ulike måter. Dette vil hjelpe deg som dataanalytiker med å finne informasjon om spesifikke datagrupper.

Denne delen er en av de viktigste for en dataanalytiker fordi det vil være umulig å arbeide med data dersom de inneholder manglende verdier eller feil format. Her vil du lære hvordan du håndterer slike upassende verdier.

Sette Betingelse

Awesome!

Sette Betingelse