Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Пошук найменших значень стовпця | Витягування Даних
Просунуті Техніки в Pandas

bookПошук найменших значень стовпця

Ви ознайомитеся з ще однією важливою функцією, яка дозволяє отримати найменші або найбільші значення. Ви вже знаєте, що можна відсортувати значення та вибрати певну кількість рядків. Не дивно, що pandas дозволяє зробити це лише одним рядком коду. Розгляньте приклад отримання п'ятнадцяти найстаріших автомобілів:

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))
copy

Якщо потрібно відсортувати спочатку за одним стовпцем, а потім за іншим, просто передайте список з назвами стовпців у потрібному порядку. Розгляньте приклад, де спочатку сортування відбувається за 'Year', а потім за 'Engine_volume'. Цей код спочатку вибере 5 найстаріших автомобілів, а якщо роки збігаються, пріоритет матиме автомобіль з меншим значенням у стовпці 'Engine_volume':

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())
copy

Спробуйте порівняти два приклади нижче. Тепер ми трохи ускладнимо функцію. Повернемо наші приклади зі значеннями стовпця 'Year'. У нашому стовпці значення 'Year' можуть повторюватися, тому якщо ми хочемо вивести десять найстаріших автомобілів за попереднім синтаксисом, функція просто візьме десять значень. Вона не враховує, чи 11-те або 12-те значення таке ж, як і 10-те. Щоб уникнути таких випадків, можна додати аргумент keep = 'all' до методу .nsmallest(). Перегляньте приклад і спробуйте виконати його, щоб побачити різницю:

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)
copy
Завдання

Swipe to start coding

Тут слід дотримуватися такого алгоритму:

  1. Отримати дані про автомобілі, у яких значення стовпця 'Year' більше за 2010.
  2. Витягти найдешевші 15 автомобілів (тобто 15 найменших значень стовпця 'Price'). Враховувати всі дублікати значень у стовпці 'Price'.
  3. Вивести всі значення набору даних data_cheapest.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

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?

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookПошук найменших значень стовпця

Свайпніть щоб показати меню

Ви ознайомитеся з ще однією важливою функцією, яка дозволяє отримати найменші або найбільші значення. Ви вже знаєте, що можна відсортувати значення та вибрати певну кількість рядків. Не дивно, що pandas дозволяє зробити це лише одним рядком коду. Розгляньте приклад отримання п'ятнадцяти найстаріших автомобілів:

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))
copy

Якщо потрібно відсортувати спочатку за одним стовпцем, а потім за іншим, просто передайте список з назвами стовпців у потрібному порядку. Розгляньте приклад, де спочатку сортування відбувається за 'Year', а потім за 'Engine_volume'. Цей код спочатку вибере 5 найстаріших автомобілів, а якщо роки збігаються, пріоритет матиме автомобіль з меншим значенням у стовпці 'Engine_volume':

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())
copy

Спробуйте порівняти два приклади нижче. Тепер ми трохи ускладнимо функцію. Повернемо наші приклади зі значеннями стовпця 'Year'. У нашому стовпці значення 'Year' можуть повторюватися, тому якщо ми хочемо вивести десять найстаріших автомобілів за попереднім синтаксисом, функція просто візьме десять значень. Вона не враховує, чи 11-те або 12-те значення таке ж, як і 10-те. Щоб уникнути таких випадків, можна додати аргумент keep = 'all' до методу .nsmallest(). Перегляньте приклад і спробуйте виконати його, щоб побачити різницю:

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)
copy
Завдання

Swipe to start coding

Тут слід дотримуватися такого алгоритму:

  1. Отримати дані про автомобілі, у яких значення стовпця 'Year' більше за 2010.
  2. Витягти найдешевші 15 автомобілів (тобто 15 найменших значень стовпця 'Price'). Враховувати всі дублікати значень у стовпці 'Price'.
  3. Вивести всі значення набору даних data_cheapest.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5
single

single

some-alt