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Techniques Avancées dans Pandas
Techniques Avancées dans Pandas
Les Données Sont-Elles Dans ...?
Dans cette section, nous continuerons à extraire des données en utilisant des conditions spécifiques. Ici, vous vous familiariserez avec la méthode utile appelée .isin()
. Mais d'abord, vous devez examiner le jeu de données. Regardez les cinq premières lignes :
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) print(data.head())
Maintenant, regardez l'exemple et l'explication ci-dessous :
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) models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI'] data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)] print(data_extracted.head())
Explication :
Si vous vous souvenez, nous mettons toujours les conditions à l'intérieur de l'attribut .loc[]
. Ici, nous faisons de même. La méthode .isin(list)
vérifie si les valeurs de la colonne sont dans le tableau. Dans notre cas, nous vérifions si les valeurs de la colonne 'Manufacturer'
sont dans la liste models
.
Swipe to start coding
Votre tâche ici est d'extraire des données sur les voitures où les valeurs de la colonne 'Color'
sont égales à 'Grey'
, 'White'
, 'Black'
. Suivez l'algorithme pour gérer facilement la tâche :
- Créez la liste
colors
avec les éléments'Grey'
,'White'
,'Black'
(dans cet ordre). - Extrayez les valeurs de la colonne
'Color'
que la listecolor
contient. Utilisez l'attribut.loc[]
. - Affichez les cinq dernières lignes du jeu de données
data_extracted
.
Solution
Merci pour vos commentaires !
Les Données Sont-Elles Dans ...?
Dans cette section, nous continuerons à extraire des données en utilisant des conditions spécifiques. Ici, vous vous familiariserez avec la méthode utile appelée .isin()
. Mais d'abord, vous devez examiner le jeu de données. Regardez les cinq premières lignes :
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) print(data.head())
Maintenant, regardez l'exemple et l'explication ci-dessous :
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) models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI'] data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)] print(data_extracted.head())
Explication :
Si vous vous souvenez, nous mettons toujours les conditions à l'intérieur de l'attribut .loc[]
. Ici, nous faisons de même. La méthode .isin(list)
vérifie si les valeurs de la colonne sont dans le tableau. Dans notre cas, nous vérifions si les valeurs de la colonne 'Manufacturer'
sont dans la liste models
.
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Votre tâche ici est d'extraire des données sur les voitures où les valeurs de la colonne 'Color'
sont égales à 'Grey'
, 'White'
, 'Black'
. Suivez l'algorithme pour gérer facilement la tâche :
- Créez la liste
colors
avec les éléments'Grey'
,'White'
,'Black'
(dans cet ordre). - Extrayez les valeurs de la colonne
'Color'
que la listecolor
contient. Utilisez l'attribut.loc[]
. - Affichez les cinq dernières lignes du jeu de données
data_extracted
.
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