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Aprenda Deixando Seu Código Bonito | Lidando com Condições
Técnicas Avançadas em Pandas

bookDeixando Seu Código Bonito

Vamos tornar nosso código mais conveniente e legível. Aliás, é fundamental que seu código seja compreensível para seus colegas de trabalho.

Para simplificar o código, podemos escrever a condição primeiro e depois inseri-la na função .loc[]; observe o exemplo do capítulo anterior:

# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]

# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]

O primeiro e o segundo métodos levam ao mesmo resultado, mas o segundo é muito melhor para compreensão, pois permite trabalhar com duas condições separadamente, e a expressão dentro da função .loc[] ocupa menos espaço.

Tarefa

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Sua tarefa aqui é consolidar o conhecimento deste capítulo. É necessário extrair dados sobre pequenos asteroides com alta magnitude, ou aqueles que são perigosos. Para isso, siga o algoritmo:

  1. Escreva a primeira condição: valores da coluna 'est_diameter_min' são menores que 0.01. Atribua à variável condition_1.
  2. Escreva a segunda condição: valores da coluna 'absolute_magnitude' são maiores que 20. Atribua à variável condition_2.
  3. Escreva a terceira condição: valores da coluna 'hazardous' são iguais a False. Atribua à variável condition_3.
  4. Escreva a condição geral que satisfaça o requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

Solução

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 4
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Vamos tornar nosso código mais conveniente e legível. Aliás, é fundamental que seu código seja compreensível para seus colegas de trabalho.

Para simplificar o código, podemos escrever a condição primeiro e depois inseri-la na função .loc[]; observe o exemplo do capítulo anterior:

# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]

# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]

O primeiro e o segundo métodos levam ao mesmo resultado, mas o segundo é muito melhor para compreensão, pois permite trabalhar com duas condições separadamente, e a expressão dentro da função .loc[] ocupa menos espaço.

Tarefa

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Sua tarefa aqui é consolidar o conhecimento deste capítulo. É necessário extrair dados sobre pequenos asteroides com alta magnitude, ou aqueles que são perigosos. Para isso, siga o algoritmo:

  1. Escreva a primeira condição: valores da coluna 'est_diameter_min' são menores que 0.01. Atribua à variável condition_1.
  2. Escreva a segunda condição: valores da coluna 'absolute_magnitude' são maiores que 20. Atribua à variável condition_2.
  3. Escreva a terceira condição: valores da coluna 'hazardous' são iguais a False. Atribua à variável condition_3.
  4. Escreva a condição geral que satisfaça o requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

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