Lidando com Várias Condições
Às vezes, é necessário aplicar várias condições. Por exemplo, extrair dados sobre asteroides perigosos com diâmetro mínimo pequeno. Mas como escrever duas condições simultaneamente? Observe a tabela:
O exemplo foi incluído para auxiliar na compreensão deste tópico. Este código extrai dados sobre asteroides grandes e perigosos, onde o diâmetro mínimo estimado é superior a 3.5 quilômetros e 'hazardous' é True.
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)
Na saída, é possível ver todas as linhas que satisfazem estas duas condições:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Observe o seguinte exemplo com a declaração or. Este código irá extrair dados sobre asteroides extremamente pequenos ou grandes, com diâmetro mínimo estimado menor que 0.0005 quilômetros e diâmetro máximo estimado maior que 20 quilômetros:
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)
Na saída, é possível visualizar todas as linhas que atendem a uma destas duas condições:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
Swipe to start coding
Você recebe um conjunto de dados contendo informações sobre asteroides.
- Sua tarefa é extrair dados sobre asteroides muito brilhantes e não perigosos, onde:
'absolute_magnitude'≥ 25;'hazardous'==False.
- Utilize o atributo
.loc[]com ambas as condições conectadas pelo operador&(lembre-se de colocar cada condição entre parênteses).
Por fim, exiba 5 linhas aleatórias do DataFrame resultante utilizando .sample(5).
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O exemplo foi incluído para auxiliar na compreensão deste tópico. Este código extrai dados sobre asteroides grandes e perigosos, onde o diâmetro mínimo estimado é superior a 3.5 quilômetros e 'hazardous' é True.
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)
Na saída, é possível ver todas as linhas que satisfazem estas duas condições:
est_diameter_min> 3.5;hazardous== True.
Observe o seguinte exemplo com a declaração or. Este código irá extrair dados sobre asteroides extremamente pequenos ou grandes, com diâmetro mínimo estimado menor que 0.0005 quilômetros e diâmetro máximo estimado maior que 20 quilômetros:
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)
Na saída, é possível visualizar todas as linhas que atendem a uma destas duas condições:
est_diameter_min< 0.0005;est_diameter_max> 20.
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