Summary  
This chapter demonstrates how to filter rows in a pandas DataFrame by using the `.isin()` method together with `.loc` to check if column values belong to a specified list.

General domain of usage  
Data analysis

In this video, you will learn how to use the `.isin()` method in pandas to extract data based on specific conditions. You will start by examining the dataset and understanding its structure. Next, you will see how to use `.isin()` to filter rows where the 'Manufacturer' column matches a list of values. The video will break down the code step by step, explaining how conditions are applied within `.loc[]` and how `.isin(list)` checks for membership. Finally, you will be guided through an interactive task: extracting rows where the 'Color' column is either 'Grey', 'White', or 'Black', and displaying the last five rows of the result. This visual walkthrough will reinforce your understanding and prepare you to apply `.isin()` confidently in your own data wrangling projects.

**generation rule: pronounce .isin() as "is in"**

Nesta seção, continuaremos extraindo dados usando condições específicas. Aqui, você se familiarizará com o método útil chamado `.isin()`. Mas, primeiramente, é necessário examinar o conjunto de dados. Observe as primeiras cinco linhas:

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)
print(data.head())

Agora, observe o exemplo e a explicação abaixo:

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())

**Explicação:**

Se você se lembra, sempre colocamos as condições dentro do atributo `.loc[]`. Aqui, fazemos o mesmo. O método `.isin(list)` verifica se os valores da coluna estão no array. Neste caso, verificamos se os valores da coluna `'Manufacturer'` estão na lista `models`.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal_ignore_col_order(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº."""
    if set(df1.columns) != set(df2.columns):
        return False
    common_cols = sorted(df1.columns)
    df1_sorted = df1[common_cols].reset_index(drop=True)
    df2_sorted = df2[common_cols].reset_index(drop=True)
    return df1_sorted.equals(df2_sorted)


class TestColorsList(unittest.TestCase):
    def test_colors_list(self):
        """
        1. Create the 'colors' list with elements 'Grey', 'White', 'Black' (in this order).
        """
        import user_code
        condition = (
            hasattr(user_code, "colors")
            and isinstance(user_code.colors, list)
            and user_code.colors == ["Grey", "White", "Black"]
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The 'colors' list is created correctly with elements ['Grey', 'White', 'Black'].",
            "The 'colors' list is incorrect. Ensure it includes ['Grey', 'White', 'Black'] in the right order."
        )


class TestDataExtraction(unittest.TestCase):
    def test_extracted_rows(self):
        """
        2. Extract data where 'Color' column values are in the list 'colors' using .loc[] and .isin().
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv",
            index_col=0,
        )
        ref = df.loc[df["Color"].isin(["Grey", "White", "Black"])]

        condition = (
            hasattr(user_code, "data_extracted")
            and isinstance(user_code.data_extracted, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_extracted, ref)
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The 'data_extracted' DataFrame correctly contains rows where Color is Grey, White, or Black.",
            "The filtering by Color is incorrect. Use .loc[] with .isin(colors)."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_tail(self):
        """
        3. Output the last five rows of 'data_extracted' using .tail().
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_extracted.tail())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the last five rows of 'data_extracted' using .tail().",
            "The 'data_extracted' DataFrame is not printed correctly. Use print(data_extracted.tail())."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Este curso contém diversas funções úteis para um futuro analista de dados. Você aprenderá diferentes formas de extrair dados e até mesmo definir condições sobre eles. Após isso, estará familiarizado com os métodos de agrupamento de dados. Além disso, você aprenderá como pré-processar dados. Cada seção possui seu próprio conjunto de dados, tornando o curso envolvente.

Esta seção ensinará como exibir colunas específicas pelos seus títulos ou índices. Além disso, você se familiarizará com as formas de selecionar linhas por índices.

Aqui, você aprenderá como extrair dados que possuem condições específicas. Além disso, você aprenderá como combiná-las e até mesmo criar as suas próprias.

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Os Dados Estão em ...?

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