Apprendre Gestion de Plusieurs Conditions

Parfois, il est nécessaire d'appliquer plusieurs conditions. Par exemple, il peut être utile d'extraire des données sur les astéroïdes dangereux ayant un diamètre minimum faible. Mais comment écrire deux conditions simultanément ? Consultez le tableau :

Cet exemple est inclus pour faciliter la compréhension de ce sujet. Ce code extrait les données concernant les astéroïdes volumineux et dangereux, où le diamètre minimum estimé est supérieur à 3.5 kilomètres et 'hazardous' est True.


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import 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)

Dans la sortie, vous pouvez voir toutes les lignes qui satisfont ces deux conditions :

est_diameter_min > 3.5 ;
hazardous == True.

Examinez l'exemple suivant avec l'opérateur or. Ce code extrait les données concernant les astéroïdes extrêmement petits ou grands, avec un diamètre estimé minimum inférieur à 0.0005 kilomètres et un diamètre estimé maximum supérieur à 20 kilomètres :


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import 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)

Dans le résultat, toutes les lignes qui satisfont l'une de ces deux conditions sont affichées :

est_diameter_min < 0.0005 ;
est_diameter_max > 20.

Tâche

Swipe to start coding

Vous disposez d'un ensemble de données contenant des informations sur des astéroïdes.

L'objectif est d'extraire les données concernant les astéroïdes très brillants et non dangereux, où :

'absolute_magnitude' $\ge$ 25 ;
'hazardous' == False.

Utilisez l'attribut .loc[] avec les deux conditions reliées par l'opérateur & (veillez à entourer chaque condition de parenthèses).

Enfin, affichez 5 lignes aléatoires du DataFrame résultant à l'aide de .sample(5).

Solution

Tout était clair ?

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import 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)