Umgang Mit Mehreren Bedingungen
Manchmal benötigen wir mehrere Bedingungen. Zum Beispiel möchten wir Daten über gefährliche Asteroiden mit einem kleinen Mindestdurchmesser extrahieren. Aber wie schreiben wir zwei Bedingungen gleichzeitig? Schauen Sie sich die Tabelle an:
Das Beispiel wurde aufgenommen, um Ihnen bei diesem Thema zu helfen. Dieser Code extrahiert Daten über große und gefährliche Asteroiden, bei denen der geschätzte Mindestdurchmesser größer als 3.5 Kilometer ist und 'hazardous' True ist.
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)
Im Output können Sie alle Zeilen sehen, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Schauen Sie sich das folgende Beispiel mit der or-Anweisung an. Dieser Code extrahiert Daten über extrem kleine oder große Asteroiden mit einem geschätzten Mindestdurchmesser von weniger als 0.0005 Kilometern und einem geschätzten Maximaldurchmesser von mehr als 20 Kilometern:
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)
Im Output können Sie alle Zeilen sehen, die eine dieser beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
Swipe to start coding
Ihre Aufgabe besteht darin, Daten über sehr helle und nicht gefährliche Asteroiden zu extrahieren. Der Code sollte zwei Bedingungen erfüllen:
'absolute_magnitude'ist größer oder gleich25;'hazardous'istFalse.
Danach geben Sie die zufälligen 5 Zeilen der data_extracted aus.
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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)
Im Output können Sie alle Zeilen sehen, die diese beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Schauen Sie sich das folgende Beispiel mit der or-Anweisung an. Dieser Code extrahiert Daten über extrem kleine oder große Asteroiden mit einem geschätzten Mindestdurchmesser von weniger als 0.0005 Kilometern und einem geschätzten Maximaldurchmesser von mehr als 20 Kilometern:
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)
Im Output können Sie alle Zeilen sehen, die eine dieser beiden Bedingungen erfüllen:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
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'absolute_magnitude'ist größer oder gleich25;'hazardous'istFalse.
Danach geben Sie die zufälligen 5 Zeilen der data_extracted aus.
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