Filtrer des lignes
Fait partie de la section Données et visualisations du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 38 sur 60.
La plupart des questions ne retiennent que certaines lignes : des appartements à moins de 1000 par mois, des patients de plus de 60 ans. Une comparaison sur une colonne donne True ou False pour chaque ligne, ce qui forme un masque :
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])À l’intérieur des crochets du tableau, le masque conserve les lignes True, avec leurs étiquettes :
area rooms rent
0 North 2 950
4 West 2 800Combinez les conditions avec & (les deux) ou | (l’une ou l’autre), chacune entre ses propres parenthèses, comme pour les masques de tableau :
print(flats[(flats["rooms"] >= 2) & (flats["rent"] < 1200)])Ceci affiche :
area rooms rent
0 North 2 950
2 East 3 1100
4 West 2 800Le texte fonctionne aussi : flats["area"] == "Center". Et .shape[0] compte les lignes correspondantes.
Défi
MoyenUn club de randonnée répertorie ses sentiers dans trails.csv, avec les colonnes trail, km et climb_m (mètres de dénivelé positif). Le programme lit une distance maximale max_km et un dénivelé minimal min_climb.
- Conservez dans
pickedles sentiers d’une longueur maximale demax_kmet présentant un dénivelé d’au moinsmin_climbmètres. - Affichez
picked. - Affichez combien de sentiers correspondent, comme ci-dessous.
Pour une autre liste de sentiers :
trail km climb_m
1 Bear Creek 6.0 300
5 Old Quarry 9.2 455
Trails that fit: 2Essayez vous-même
import pandas as pd
trails = pd.read_csv("trails.csv")
max_km = float(input())
min_climb = int(input())
# Écrivez votre code ci-dessous
Cette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.
Toutes les leçons de Données et visualisations
1Introduction
Bonjour, Machine LearningQu’est-ce qu’un modèle ?Importer des bibliothèquesVotre premier graphique4Façonner les données
Remodeler les tableauxJoindre des tableauxNombres aléatoiresRécapitulatif : simulation de dés2Tableaux NumPy
Créer des tableauxForme et taillePlages de nombresIndexation et découpageRécapitulatif : grille de températures5Graphiques en courbes et nuages de points
Étiquettes et titresNuages de pointsPlusieurs courbes et légendesCouleurs et marqueursFigures et axesRécapitulatif : pas hebdomadaires8Filtrer et trier
Sélectionner des lignesFiltrer des lignesTrier les valeursNouvelles colonnesRécapitulatif : meilleurs produits3Calculs sur les tableaux
Opérations mathématiques sur des tableaux entiersStatistiques récapitulativesStatistiques par axeDiffusionMasques booléensRécapitulatif : notes d’examen6Graphiques de données
Diagrammes en barresHistogrammesPlusieurs graphiques en unImages sous forme de tableauxRécapitulatif : rapport sur les précipitationsEntraînez-vous par vous-même : Compilateur Python en ligne