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CoddyTech

Zeilen filtern

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 38 von 60.

Bei den meisten Abfragen werden nur einige Zeilen beibehalten: Wohnungen für weniger als 1000 im Monat, Patienten über 60. Ein Vergleich in einer Spalte ergibt für jede Zeile True oder False, eine Maske:

Die Wohnungstabelle neben ihrer Maske, Miete unter 1000: True für die Zeilen 0 und 4, False für die übrigen; die Zeilen 0 und 4 sind als beibehalten hervorgehoben, die anderen verblassen

flats = pd.DataFrame({
    "area": ["North", "Center", "East", "Center", "West"],
    "rooms": [2, 1, 3, 3, 2],
    "rent": [950, 1200, 1100, 1650, 800],
})
print(flats[flats["rent"] < 1000])

Innerhalb der Klammern der Tabelle behält die Maske die Zeilen mit True samt ihren Bezeichnungen:

    area  rooms  rent
0  North      2   950
4   West      2   800

Verknüpfe Bedingungen mit & (beide) oder | (entweder), jeweils in eigenen Klammern, wie bei Array-Masken:

print(flats[(flats["rooms"] >= 2) & (flats["rent"] < 1200)])

Dies gibt Folgendes aus:

    area  rooms  rent
0  North      2   950
2   East      3  1100
4   West      2   800

Text funktioniert auch: flats["area"] == "Center". Und .shape[0] zählt die Zeilen, auf die die Bedingung zutrifft.

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Aufgabe

Mittel

Ein Wanderverein listet seine Wanderwege in trails.csv mit den Spalten trail, km und climb_m (Höhenmeter). Das Programm liest eine maximale Entfernung max_km und einen Mindestanstieg min_climb ein.

  1. Behalte in picked die Wanderwege, die höchstens max_km lang sind und einen Anstieg von mindestens min_climb Metern haben.
  2. Gib picked aus.
  3. Gib wie unten gezeigt aus, wie viele Wanderwege passen.

Für eine andere Wanderwegliste:

        trail   km  climb_m
1  Bear Creek  6.0      300
5  Old Quarry  9.2      455
Trails that fit: 2

Probier es selbst

import pandas as pd

trails = pd.read_csv("trails.csv")
max_km = float(input())
min_climb = int(input())

# Schreibe deinen Code unten
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