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Selezionare le righe

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 37 di 60.

Questo capitolo si conclude con i prodotti più venduti di un negozio, selezionati così:

Una tabella di un negozio con sei prodotti, la relativa categoria e il ricavo; le righe della cucina sono sbiadite e una freccia indica i 3 migliori prodotti da giardino in base al ricavo: Hose 1500, Seeds 800, Rake 600

Si parte da una riga, un campione. pandas la raggiunge in due modi: iloc conta le posizioni a partire da 0, come una lista; loc usa la sua etichetta:

La tabella dei pianeti rappresentata come una griglia, con le righe etichettate Mercury, Earth, Mars e Jupiter e le posizioni da 0 a 3 accanto; la riga Earth è contrassegnata come loc Earth, per etichetta, e la riga Mars come iloc 2, per posizione

planets = pd.DataFrame(
    {"moons": [0, 1, 2, 95], "diameter_km": [4879, 12756, 6792, 142984]},
    index=["Mercury", "Earth", "Mars", "Jupiter"],
)
print(planets.iloc[2])
print(planets.loc["Earth"])

Questo stampa due righe, ciascuna una Series etichettata in base alle colonne:

moons             2
diameter_km    6792
Name: Mars, dtype: int64
moons              1
diameter_km    12756
Name: Earth, dtype: int64

Aggiungi il nome di una colonna per una cella: planets.loc["Jupiter", "moons"] è 95. iloc[-1] è l’ultima riga.

In una tabella letta da un file CSV, le etichette corrispondono alle posizioni finché le righe non vengono filtrate o ordinate.

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Sfida

Medio

I risultati di una gara di 10 km si trovano in race.csv, con un corridore per riga in ordine di arrivo e le colonne runner, club e minutes. Il programma li carica in race e legge una place, dove 1 è il vincitore.

  1. Stampa chi è arrivato in quella posizione.
  2. Stampa il suo tempo.
  3. Stampa chi è arrivato ultimo.

Per una gara diversa e la posizione 2:

Place 2: Ola Berg
Time: 51.5 minutes
Last: Kim Ito

Provalo tu

import pandas as pd

race = pd.read_csv("race.csv")
place = int(input())

# Scrivi il tuo codice qui sotto
quiz iconMettiti alla prova

Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.

Tutte le lezioni di Dati e grafici

1Introduzione

Ciao, Machine LearningChe cos'è un modello?Importare le librerieIl tuo primo grafico

4Modellare i dati

Rimodellare gli arrayUnire gli arrayNumeri casualiRipasso: simulazione del lancio dei dadi

7DataFrame di pandas

SerieDataFrameLettura di file CSVEsaminare i datiSelezionare le colonneRiepilogo: valutazioni dei film

10Creare grafici con i DataFrame

Creare un grafico da un DataFrameGrafico a dispersione da colonneUn colore per gruppoIstogramma di una colonnaRiepilogo: vendite della caffetteria

2Array NumPy

Creazione di arrayForma e dimensioneIntervalli di numeriIndicizzazione e slicingRiepilogo: griglia delle temperature

5Grafici a linee e a dispersione

Etichette e titoliGrafici a dispersionePiù linee e legendeColori e marcatoriFigure e assiRiepilogo: passi settimanali

8Filtraggio e ordinamento

Selezionare le righeFiltrare le righeOrdinare i valoriNuove colonneRiepilogo: i prodotti migliori

11Dataset per il ML

Dataset integratiCaratteristiche ed etichetteEsplorare per classeRappresentare graficamente le classiRiepilogo: dataset Wine

3Matematica con gli array

Operazioni matematiche su interi arrayStatistiche riassuntiveStatistiche per asseBroadcastingMaschere booleaneRiepilogo: voti d'esame

6Grafici per i dati

Grafici a barreIstogrammiPiù grafici in unoImmagini come arrayRiepilogo: rapporto sulle precipitazioni

9Raggruppamento e pulizia

Conteggio dei valoriRaggruppare i datiDiversi riepiloghiValori mancantiRiepilogo: risultati del sondaggio

12Sfide finali

Report sulle venditeLetture dei sensoriLe cifre a colpo d’occhioEsploratore dei pinguini

Esercitati da solo: Compilatore Python online