Summary  
The chapter demonstrates how to use boolean indexing with the `.loc[]` accessor to filter DataFrame rows by specifying conditions on column values.  

General domain of usage  
Astronomy data analysis

I det här avsnittet kommer vi att lära oss hur man extraherar data med hjälp av specifika villkor, men först vill jag att du undersöker den datamängd vi kommer att använda. Den innehåller data om asteroider:

- `id` - Unique identifier for each asteroid;
- `name` - Name given by NASA;
- `est_diameter_min` - Minimum estimated diameter in kilometers;
- `est_diameter_max` - Maximum estimated diameter in kilometers;
- `absolute_magnitude` - Describes how light the object is;
- `hazardous` - Boolean feature that shows whether asteroid is harmful or not.

Du är redan bekant med attributet `.loc[]`, men här kommer vi att utöka dess möjligheter.

Ett av de mest användbara verktygen är att ange villkor på en kolumn för att extrahera specifika värden. Du placerar helt enkelt kolumnens villkor inuti attributet `.loc[]`. Titta på de olika villkoren och resultaten.

- `data.loc[data['est_diameter_max'] < 0.005].head()` – extraherar de första fem raderna där kolumnvärdena `'est_diameter_max'` är mindre än `0.005`;
- `data.loc[data['absolute_magnitude'] >= 30].head()` – extraherar de första fem raderna där kolumnvärdena `'absolute_magnitude'` är större än eller lika med `30`.

Din uppgift är att välja alla korrekta sätt att ange villkor på kolumnen `'est_diameter_min'`. Observera att denna kolumn är numerisk, så fundera på vilka villkor vi kan använda med tal.

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en blivande dataanalytiker. Du kommer att lära dig olika sätt att extrahera data och även sätta villkor på den. Därefter kommer du att bli bekant med metoder för att gruppera data. Du kommer också att lära dig hur man förbehandlar data. Varje avsnitt har sin egen datamängd, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner med hjälp av deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med metoder för att välja rader baserat på index.

Här kommer du att lära dig hur du extraherar data som uppfyller specifika villkor. Du kommer även att lära dig hur du kombinerar dessa och till och med skapa egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ange olika datavillkor. Du kommer att lära dig att kontrollera om dina data finns i en definierad lista av värden eller mellan två värden. Du kommer även att lära dig hur du hittar de största och minsta värdena.

Detta avsnitt är ett av de mest fascinerande i kursen. Här får du lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det hjälper dig att arbeta som dataanalytiker för att ta fram information om specifika datagrupper.

Detta avsnitt är ett av de mest betydelsefulla för en dataanalytiker eftersom det blir omöjligt att arbeta med data om den innehåller saknade värden eller felaktigt format. Här lär du dig hur du hanterar sådana olämpliga värden.

Ange Villkor

Awesome!

Ange Villkor