Hantering av Flera Villkor
Ibland behöver vi tillämpa flera villkor. Till exempel vill vi extrahera data om farliga asteroider med en liten minsta diameter. Men hur skriver vi två villkor samtidigt? Titta på tabellen:
Exemplet inkluderades för att hjälpa dig att hantera detta ämne. Denna kod extraherar data om stora och farliga asteroider, där det uppskattade minsta diametern är större än 3.5
kilometer och 'hazardous'
är True
.
1234import 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)] print(data_extracted)
I utdata kan du se alla rader som uppfyller dessa två villkor:
est_diameter_min
> 3.5;hazardous
== True.
Titta på följande exempel med or
-operatorn. Denna kod extraherar data om extremt små eller stora asteroider med en minsta uppskattad diameter mindre än 0.0005
kilometer och en största uppskattad diameter större än 20
kilometer:
1234import 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'] < 0.0005) | (data['est_diameter_max'] > 20)] print(data_extracted)
I utdata kan du se alla rader som uppfyller ett av dessa två villkor:
est_diameter_min
< 0.0005;est_diameter_max
> 20.
Swipe to start coding
Du har fått ett dataset som innehåller information om asteroider.
- Din uppgift är att extrahera data om mycket ljusa och icke-farliga asteroider, där:
'absolute_magnitude'
≥ 25;'hazardous'
==False
.
- Använd attributet
.loc[]
med båda villkoren sammankopplade med&
-operatorn (kom ihåg att omsluta varje villkor med parenteser).
Avslutningsvis, visa 5 slumpmässiga rader från den resulterande DataFrame med hjälp av .sample(5)
.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you explain the difference between using & and | in these examples?
How do I combine more than two conditions in a single query?
What happens if I forget to use parentheses around the conditions?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Hantering av Flera Villkor
Svep för att visa menyn
Ibland behöver vi tillämpa flera villkor. Till exempel vill vi extrahera data om farliga asteroider med en liten minsta diameter. Men hur skriver vi två villkor samtidigt? Titta på tabellen:
Exemplet inkluderades för att hjälpa dig att hantera detta ämne. Denna kod extraherar data om stora och farliga asteroider, där det uppskattade minsta diametern är större än 3.5
kilometer och 'hazardous'
är True
.
1234import 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)] print(data_extracted)
I utdata kan du se alla rader som uppfyller dessa två villkor:
est_diameter_min
> 3.5;hazardous
== True.
Titta på följande exempel med or
-operatorn. Denna kod extraherar data om extremt små eller stora asteroider med en minsta uppskattad diameter mindre än 0.0005
kilometer och en största uppskattad diameter större än 20
kilometer:
1234import 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'] < 0.0005) | (data['est_diameter_max'] > 20)] print(data_extracted)
I utdata kan du se alla rader som uppfyller ett av dessa två villkor:
est_diameter_min
< 0.0005;est_diameter_max
> 20.
Swipe to start coding
Du har fått ett dataset som innehåller information om asteroider.
- Din uppgift är att extrahera data om mycket ljusa och icke-farliga asteroider, där:
'absolute_magnitude'
≥ 25;'hazardous'
==False
.
- Använd attributet
.loc[]
med båda villkoren sammankopplade med&
-operatorn (kom ihåg att omsluta varje villkor med parenteser).
Avslutningsvis, visa 5 slumpmässiga rader från den resulterande DataFrame med hjälp av .sample(5)
.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single