Summary  
The chapter covers using the pandas DataFrame method `.isin()` to filter rows based on membership in a list of values and shows how to assign the resulting boolean mask to a variable before subsetting.  

General domain of usage  
Data manipulation and analysis with pandas

Hvis du husker, for noen kapitler siden fikk du informasjon om hvordan du kan skrive flere betingelser samtidig. Med `.isin()`-setningen kan du bruke de samme reglene. For eksempel kan et eksempel fra forrige kapittel se slik ut:


```python
# 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())
```


Resultatet i disse to tilfellene vil være det samme.

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.

Kombinere Kunnskapen Din

Awesome!

Kombinere Kunnskapen Din