Lära Hitta de minsta värdena i en kolumn

Du kommer att lära dig en annan viktig funktion som returnerar de minsta eller största värdena. Du vet redan att vi kan sortera värden och sedan extrahera ett specifikt antal rader. Inte oväntat kan pandas göra detta med endast en rad kod. Se exemplet på hur man hämtar de femton äldsta bilarna:


              1234
            
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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))

Om du vill sortera efter en kolumn och sedan efter en annan, ange bara en lista med kolumnnamn i önskad ordning. Se exemplet där vi först sorterar efter 'Year' och sedan efter 'Engine_volume'. Denna kod kommer först att extrahera de 5 äldsta bilarna, och om åren är lika kommer bilen med det lägre värdet i kolumnen 'Engine_volume' att prioriteras:


              1234
            
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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())

Försök att jämföra de två exemplen nedan. Nu kommer vi att utveckla funktionen lite. Låt oss återgå till våra exempel med kolumnens 'Year'-värden. I vår kolumn kan 'Year'-värdena upprepas, så om vi vill visa de tio äldsta bilarna med den tidigare syntaxen, kommer vår funktion bara att ta tio värden. Det spelar ingen roll om det elfte eller tolfte värdet är samma som det tionde. Vi kan lägga till argumentet keep = 'all' i metoden .nsmallest() för att undvika sådana fall. Titta på exemplet och försök att köra det för att se skillnaden:


              1234567891011
            
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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

Uppgift

Swipe to start coding

Följ denna algoritm:

Hämta data om bilar där kolumnen 'Year' har värden större än 2010.
Extrahera de billigaste 15 bilarna (de 15 minsta värdena i kolumnen 'Price'). Inkludera alla dubbletter av värden i kolumnen 'Price'.
Visa alla värden i datasettet data_cheapest.

Lösning

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 5

single

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Suggested prompts:

Can you explain what the `keep='all'` argument does in more detail?

How does `.nsmallest()` differ from sorting and slicing the DataFrame?

Can I use `.nlargest()` in a similar way to get the newest cars?

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Svep för att visa menyn


              1234
            
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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))


              1234
            
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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())


              1234567891011
            
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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)