Deixando Seu Código Bonito
Vamos tornar nosso código mais conveniente e legível. Aliás, é fundamental que seu código seja compreensível para seus colegas de trabalho.
Para simplificar o código, é possível escrever a condição primeiro e depois inseri-la na função .loc[]; observe o exemplo do capítulo anterior:
# The first way
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)]
# The second way
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)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
O primeiro e o segundo métodos produzem o mesmo resultado, mas o segundo é muito melhor para compreensão, pois permite trabalhar com duas condições separadamente e a expressão dentro da função .loc[] ocupa menos espaço.
Swipe to start coding
Sua tarefa aqui é consolidar o conhecimento deste capítulo. Você precisa extrair dados sobre pequenos asteroides com alta magnitude absoluta ou aqueles que são perigosos. Para isso, siga o algoritmo:
- Escreva a primeira condição: valores da coluna
'est_diameter_min'são menores que0.01. Atribua à variávelcondition_1. - Escreva a segunda condição: valores da coluna
'absolute_magnitude'são maiores que20. Atribua à variávelcondition_2. - Escreva a terceira condição: valores da coluna
'hazardous'são iguais aFalse. Atribua à variávelcondition_3. - Escreva a condição geral que satisfaça o requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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Can you explain more about how to use multiple conditions with .loc[]?
What are some best practices for making code more readable in pandas?
Can you show an example with more than two conditions?
Incrível!
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Vamos tornar nosso código mais conveniente e legível. Aliás, é fundamental que seu código seja compreensível para seus colegas de trabalho.
Para simplificar o código, é possível escrever a condição primeiro e depois inseri-la na função .loc[]; observe o exemplo do capítulo anterior:
# The first way
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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)]
# The second way
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data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
O primeiro e o segundo métodos produzem o mesmo resultado, mas o segundo é muito melhor para compreensão, pois permite trabalhar com duas condições separadamente e a expressão dentro da função .loc[] ocupa menos espaço.
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- Escreva a primeira condição: valores da coluna
'est_diameter_min'são menores que0.01. Atribua à variávelcondition_1. - Escreva a segunda condição: valores da coluna
'absolute_magnitude'são maiores que20. Atribua à variávelcondition_2. - Escreva a terceira condição: valores da coluna
'hazardous'são iguais aFalse. Atribua à variávelcondition_3. - Escreva a condição geral que satisfaça o requisito:
(condition_1 and condition_2) or condition_3.
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