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Aprenda Combinando Seu Conhecimento | Extração de Dados
Técnicas Avançadas em Pandas

bookCombinando Seu Conhecimento

Se você se lembra, há vários capítulos foi fornecida informação sobre como escrever várias condições simultaneamente. Com o comando .isin(), é possível aplicar as mesmas regras. Por exemplo, um exemplo do capítulo anterior poderia ser assim:

# 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())

A saída nesses dois casos será a mesma.

question-icon

A tarefa aqui é fazer com que os dados satisfaçam três condições: as categorias dos carros são 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', E o carro possui interior de couro ('Leather_interior' == Yes), E os tipos de câmbio são 'Variator' ou '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]

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2

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Se você se lembra, há vários capítulos foi fornecida informação sobre como escrever várias condições simultaneamente. Com o comando .isin(), é possível aplicar as mesmas regras. Por exemplo, um exemplo do capítulo anterior poderia ser assim:

# 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())

A saída nesses dois casos será a mesma.

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A tarefa aqui é fazer com que os dados satisfaçam três condições: as categorias dos carros são 'Sedan', 'Jeep', 'Coupe', E o carro possui interior de couro ('Leather_interior' == Yes), E os tipos de câmbio são 'Variator' ou '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]

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

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Seção 3. Capítulo 2
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