סינון שורות
חלק מהיחידה נתונים ותרשימים במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 38 מתוך 60.
ברוב השאלות משאירים רק חלק מהשורות: דירות שמחירן נמוך מ־1000 בחודש, מטופלים מעל גיל 60. השוואה בעמודה מחזירה True או False עבור כל שורה, כלומר מסכה:
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])בתוך הסוגריים של הטבלה, המסכה משאירה את השורות True, יחד עם התוויות שלהן:
area rooms rent
0 North 2 950
4 West 2 800חברו תנאים באמצעות & (שניהם) או | (אחד מהם), כל אחד בסוגריים משלו, כמו במסכות מערך:
print(flats[(flats["rooms"] >= 2) & (flats["rent"] < 1200)])הפלט:
area rooms rent
0 North 2 950
2 East 3 1100
4 West 2 800גם טקסט עובד: flats["area"] == "Center". ו־.shape[0] סופר את השורות שהתאימו.
אתגר
בינונימועדון טיולים מציג את המסלולים שלו בקובץ trails.csv, עם העמודות trail, km ו־climb_m (מטרים של טיפוס). התוכנית קוראת מרחק מרבי max_km וטיפוס מינימלי min_climb.
- שמרו ב־
pickedאת המסלולים שאורכם לכל היותרmax_kmוגם שיש בהם טיפוס של לפחותmin_climbמטרים. - הדפיסו את
picked. - הדפיסו כמה מסלולים מתאימים, כמו בדוגמה שלהלן.
עבור רשימת מסלולים אחרת:
trail km climb_m
1 Bear Creek 6.0 300
5 Old Quarry 9.2 455
Trails that fit: 2נסו בעצמכם
import pandas as pd
trails = pd.read_csv("trails.csv")
max_km = float(input())
min_climb = int(input())
# כתבו את הקוד שלכם למטה
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה נתונים ותרשימים
10הצגת נתונים של DataFrame בגרפים
הצגת DataFrame בגרףתרשים פיזור מעמודותצבע אחד לכל קבוצההיסטוגרמה של עמודהסיכום: מכירות בית הקפה5תרשימי קווים ופיזור
תוויות וכותרותתרשימי פיזורכמה קווים ומקראצבעים וסמניםאיורים וציריםסיכום: צעדים שבועיים11מערכי נתונים ללמידת מכונה (ML)
מערכי נתונים מובניםתכונות ותוויותחקירה לפי מחלקההצגת המחלקות בגרףסיכום: מערך הנתונים Wineתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין