Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Je Kennis Combineren | Gegevens Extraheren
Geavanceerde Technieken in Pandas

bookJe Kennis Combineren

Als u zich herinnert, kreeg u enkele hoofdstukken geleden informatie over het gelijktijdig schrijven van meerdere voorwaarden. Met de .isin()-instructie kunt u dezelfde regels toepassen. Bijvoorbeeld, een voorbeeld uit het vorige hoofdstuk zou er als volgt uit kunnen zien:

# 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())

De uitvoer in deze twee gevallen zal hetzelfde zijn.

question-icon

De opdracht is om de gegevens te filteren op drie voorwaarden: de categorieën van de auto's zijn 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', EN de auto heeft een lederen interieur ('Leather_interior' == Yes), EN het type versnellingsbak is 'Variator' of '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]

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 2

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

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!

Completion rate improved to 3.03

bookJe Kennis Combineren

Veeg om het menu te tonen

Als u zich herinnert, kreeg u enkele hoofdstukken geleden informatie over het gelijktijdig schrijven van meerdere voorwaarden. Met de .isin()-instructie kunt u dezelfde regels toepassen. Bijvoorbeeld, een voorbeeld uit het vorige hoofdstuk zou er als volgt uit kunnen zien:

# 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())

De uitvoer in deze twee gevallen zal hetzelfde zijn.

question-icon

De opdracht is om de gegevens te filteren op drie voorwaarden: de categorieën van de auto's zijn 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', EN de auto heeft een lederen interieur ('Leather_interior' == Yes), EN het type versnellingsbak is 'Variator' of '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]

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 2
some-alt