Leer De Kleinste Waarden van een Kolom Vinden

U leert een andere cruciale functie kennen, die de kleinste of grootste waarden retourneert. U weet al dat we waarden kunnen sorteren en vervolgens een specifiek aantal rijen kunnen extraheren. Niet verrassend kan pandas dit doen met slechts één regel code. Bekijk het voorbeeld van hoe u de vijftien oudste auto's ophaalt:


              1234
            
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))

Als u wilt sorteren op één kolom en vervolgens op een andere, plaatst u gewoon een lijst met kolomnamen in de gewenste volgorde. Bekijk het voorbeeld waarbij we eerst sorteren op 'Year' en daarna op 'Engine_volume'. Deze code extraheert eerst de 5 oudste auto's, en als de jaren gelijk zijn, krijgt de auto met de kleinere waarde in de kolom 'Engine_volume' voorrang:


              1234
            
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())

Vergelijk de twee onderstaande voorbeelden. Nu breiden we de functie iets uit. We geven onze voorbeelden weer met de waarden van de kolom 'Year'. In onze kolom kunnen de waarden van 'Year' herhaald worden, dus als we de tien oudste auto's willen tonen met de vorige syntaxis, neemt onze functie slechts tien waarden. Het maakt niet uit of de 11e of 12e waarde gelijk is aan de 10e. We kunnen het argument keep = 'all' toevoegen aan de .nsmallest()-methode om dergelijke gevallen te voorkomen. Bekijk het voorbeeld en voer het uit om het verschil te zien:


              1234567891011
            
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)

Taak

Swipe to start coding

Volg hierbij het volgende algoritme:

Haal gegevens op van auto's waarbij de waarden in de kolom 'Year' groter zijn dan 2010.
Selecteer de goedkoopste 15 auto's (de 15 kleinste waarden in de kolom 'Price'). Neem alle dubbele waarden in de kolom 'Price' mee.
Toon alle waarden van de dataset data_cheapest.

Oplossing

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 5

single

Vraag AI

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

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Veeg om het menu te tonen


              1234
            
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))


              1234
            
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())


              1234567891011
            
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)