Auto da comprare
Lezione 19 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.
Quando usi .sort_values, restituisce un dataframe in cui column_name viene convertita in indice:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)Un indice è come un indirizzo; è così che si può accedere a qualsiasi punto dati nel dataframe o nella serie.
Quando una colonna viene convertita in un indice, non è più possibile accedervi nel modo che abbiamo imparato:
res["column_name"]Questo non è possibile.
Per riconvertire l'indice in una normale colonna, scrivi: .reset_index:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()Oppure suddividi l'operazione in due passaggi:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
Sfida
MedioI file CSV car_raw_stats.csv e car_features.csv contengono informazioni sulle auto in vendita.
Ecco le prime 5 righe di 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,12631.39906,0.153823182,2016Ecco le prime 5 righe di car_features.csv:
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,Dobbiamo trovare potenziali auto da acquistare.
- Qualsiasi valore mancante è considerato
0. - Calcola la media per ogni marca e considera solo le prime
7marche. Filtra tutte le auto di queste marche. - Cerchiamo un'auto economica: prezzo inferiore a
20000, ma l'anno deve essere successivo al 2005. - L'auto dovrebbe avere
4posti; non ci serve un caricabatterie, ma deve essere comoda. - Ordina le auto in ordine crescente in base all'ID dell'auto.
Salva il risultato in df
Provalo tu
# pandas as pd è già importato
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# Scrivi il tuo codice qui sotto
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4Analisi dei dati con Pandas
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