اختيار الأعمدة
جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 35 من 60.
تتناول معظم الأسئلة عمودًا واحدًا: متوسط الوزن، أو أطول كلب. ضع اسم العمود بين قوسين مربعين لتحديده:
dogs = pd.DataFrame({
"name": ["Max", "Luna", "Bo", "Kira"],
"kg": [30, 8, 22, 12],
"cm": [61, 30, 55, 40],
})
print(dogs["kg"])
print(dogs["kg"].mean())يطبع هذا سلسلة تحمل اسم العمود، ثم متوسط الوزن:
0 30
1 8
2 22
3 12
Name: kg, dtype: int64
18.0لعدة أعمدة، ضع قائمة بالأسماء داخل الأقواس المربعة. ستحصل على DataFrame أصغر، بأعمدته حسب الترتيب الذي اخترته:
print(dogs[["name", "cm"]])يطبع هذا:
name cm
0 Max 61
1 Luna 30
2 Bo 55
3 Kira 40اختيار الأعمدة هو الطريقة التي يحصل بها النموذج لاحقًا على السمات التي ينبغي له أن يتعلم منها بالضبط.
التحدي
متوسطيحمّل موقع مراجعات phones.csv إلى phones، مع الأعمدة model وprice وbattery_h (بالساعات) وweight_g. يقرأ البرنامج اسم عمود واحد في column.
- اطبع أول 3 صفوف من جدول يحتوي على
modelوذلك العمود فقط. - اطبع أصغر قيمة وأكبر قيمة ومتوسطهما، مقربًا إلى منزلة عشرية واحدة، كما هو موضح أدناه.
لجدول الساعات والعمود strap_mm:
model strap_mm
0 Orca 20
1 Quartzy 18
2 Brio 22
strap_mm: from 16 to 24, average 20.4جرّب بنفسك
import pandas as pd
phones = pd.read_csv("phones.csv")
column = input()
# اكتب شيفرتك أدناه
يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
جميع دروس البيانات والرسوم البيانية
7إطارات بيانات pandas
السلاسلإطارات البياناتقراءة ملفات CSVاستكشاف البياناتاختيار الأعمدةمراجعة: تقييمات الأفلام5المخططات الخطية والمبعثرة
التسميات والعناوينالمخططات المبعثرةخطوط متعددة ووسائل الإيضاحالألوان والعلاماتالأشكال والمحاورمراجعة: الخطوات الأسبوعية11مجموعات البيانات لتعلم الآلة
مجموعات البيانات المدمجةالسمات والتسمياتاستكشاف البيانات حسب الفئةرسم الفئاتمراجعة: مجموعة بيانات النبيذتدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت