اختيار الصفوف
جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 37 من 60.
يُختتم هذا الفصل بأكثر منتجات المتجر مبيعًا، وقد اختيرت بهذه الطريقة:
يبدأ الأمر بصف واحد، أي عينة واحدة. يصل pandas إليه بطريقتين: يحسب iloc المواضع بدءًا من 0، مثل القائمة؛ أما loc فيستخدم التسمية:
planets = pd.DataFrame(
{"moons": [0, 1, 2, 95], "diameter_km": [4879, 12756, 6792, 142984]},
index=["Mercury", "Earth", "Mars", "Jupiter"],
)
print(planets.iloc[2])
print(planets.loc["Earth"])يطبع هذا صفّين، كلٌّ منهما Series موسومة بأسماء الأعمدة:
moons 2
diameter_km 6792
Name: Mars, dtype: int64
moons 1
diameter_km 12756
Name: Earth, dtype: int64أضف اسم عمود لخلية واحدة: planets.loc["Jupiter", "moons"] تساوي 95. iloc[-1] هو الصف الأخير.
في جدول مقروء من ملف CSV، تتطابق التسميات مع المواضع إلى أن تُصفّى الصفوف أو تُرتّب.
التحدي
متوسطتوجد نتائج سباق لمسافة 10 كم في race.csv، حيث يشغل كل متسابق صفًا واحدًا وفق ترتيب الوصول، وتتضمن الأعمدة runner وclub وminutes. يحمّله البرنامج في race ويقرأ قيمة place، حيث تشير القيمة 1 إلى الفائز.
- اطبع اسم من أنهى السباق في ذلك المركز.
- اطبع وقته.
- اطبع اسم من أنهى السباق أخيرًا.
لسباق مختلف والمركز 2:
Place 2: Ola Berg
Time: 51.5 minutes
Last: Kim Itoجرّب بنفسك
import pandas as pd
race = pd.read_csv("race.csv")
place = int(input())
# اكتب الكود الخاص بك أدناه
اختبر نفسكيتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
جميع دروس البيانات والرسوم البيانية
5المخططات 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