Car to Buy
Coddyの「Pandas Analytics」コースのレッスン 19/19。
.sort_values を使用すると、column_name がインデックス:に変換されたデータフレームが返されます。
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)インデックスは住所のようなものです。これによって、データフレームやシリーズ内の任意のデータポイントにアクセスできるようになります。
列がインデックスに変換されると、以前学んだ方法でアクセスすることはできなくなります。
res["column_name"]これは不可能です。
インデックスを通常の列に戻すには、.reset_index と記述します：
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()または、2段階のステップにします：
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
チャレンジ
中級CSVファイルの car_raw_stats.csv と car_features.csv には、販売中の車に関する情報が含まれています。
以下は car_raw_stats.csv の最初の5行です：
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,12631.39906,0.153823182,2016以下は car_features.csv の最初の5行です：
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,購入候補となる車を探す必要があります。
- 欠損値はすべて
0とみなします。 - 各ブランドの平均値を求め、上位
7つのブランドのみを調査します。これらのブランドのすべての車をフィルタリングしてください。 - 予算に合った車を探しています。価格は
20000未満、かつ製造年は2005年より後（2006年以降）である必要があります。 - 座席数は
4つで、充電器は不要ですが、快適である必要があります。 - 車を
car_idの昇順でソートしてください。
結果を df に保存してください。
自分で試してみよう
# pandas は pd として既にインポートされています
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# 以下にコードを記述してください
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4Data Analysis with Pandas
Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications