מכונית לקנייה
שיעור 19 מתוך 19 בקורס ניתוח נתונים עם Pandas של Coddy.
בעת שימוש ב־.sort_values מתקבל dataframe שבו column_name מומר לאינדקס:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)אינדקס הוא כמו כתובת; כך ניתן לגשת לכל נקודת נתונים ב־dataframe או בסדרה.
כאשר עמודה מומרת לאינדקס, כבר אי אפשר לגשת אליה בדרך שלמדנו:
res["column_name"]הדבר אינו אפשרי.
כדי להמיר את האינדקס בחזרה לעמודה רגילה, כתבו: .reset_index:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()או בצעו זאת בשני שלבים:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
אתגר
בינוניקובצי ה-CSV car_raw_stats.csv ו-car_features.csv מכילים מידע על מכוניות למכירה.
הנה 5 השורות הראשונות של car_raw_stats.csv:
car_id,brand,price,popularity,year
1,ram,12584.93337,0.962070375,2008
2,mazda,15123.47674,0.356163012,2012
3,kia,15861.89672,0.110720597,2006
4,renault,12631.39906,0.153823182,2016הנה 5 השורות הראשונות של car_features.csv:
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,עלינו למצוא מכוניות פוטנציאליות לקנייה.
- כל ערך חסר נחשב ל-
0. - מצאו את הממוצע של כל מותג ובדקו רק את 7 המותגים המובילים. סננו את כל המכוניות של המותגים האלה.
- אנחנו מחפשים מכונית חסכונית — המחיר קטן מ-
20000, אבל השנה צריכה להיות מאוחרת מ-2005. - במכונית צריכים להיות
4מושבים, אנחנו לא צריכים מטען, אבל היא צריכה להיות נוחה. - מיינו את המכוניות בסדר עולה לפי מזהה המכונית.
שמרו את התוצאה ב-df
נסו בעצמכם
# pandas as pd כבר יובא
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# כתבו את הקוד שלכם למטה
כל השיעורים ביחידה ניתוח נתונים עם Pandas
3מניפולציה של נתונים עם Pandas
החזרת התוצאה המבוקשתסינון נתוניםהוספה ומחיקהשינוי נתוניםשינוי מחרוזותשינויים מותאמים אישיתתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין