구매할 자동차
Coddy의 Pandas 데이터 분석 코스 레슨 — 19개 중 19번째.
.sort_values를 사용하면 column_name이 인덱스(index)로 변환된 데이터프레임이 반환됩니다:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)인덱스는 주소와 같습니다. 이를 통해 데이터프레임이나 시리즈 전체에서 모든 데이터 포인트에 접근할 수 있습니다.
열이 인덱스로 변환되면, 우리가 배웠던 방식으로는 더 이상 접근할 수 없습니다:
res["column_name"]이것은 불가능합니다.
인덱스를 다시 일반 열로 변환하려면 .reset_index를 작성하세요:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()또는 다음과 같이 두 단계로 나눌 수도 있습니다:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
챌린지
중급CSV 파일인 car_raw_stats.csv와 car_features.csv에는 판매 중인 자동차에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
다음은 car_raw_stats.csv의 처음 5줄입니다:
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,12631.39906,0.153823182,2016다음은 car_features.csv의 처음 5줄입니다:
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,구매할 가능성이 있는 자동차를 찾아야 합니다.
- 누락된 값(missing value)은
0으로 간주합니다. - 각 브랜드의 평균을 구하고 상위
7개 브랜드만 조사합니다. 이 브랜드들에 해당하는 모든 자동차를 필터링하세요. - 우리는 저렴한 자동차를 찾고 있습니다 - 가격은
20000보다 작아야 하지만 연식(year)은 2005년보다 커야 합니다. - 자동차는
4개의 좌석(sits)이 있어야 하고, 충전기(charger)는 필요 없지만, 안락함(comfortable)은 갖춰야 합니다. - 자동차를 car id를 기준으로 오름차순으로 정렬하세요.
결과를 df에 저장하세요.
직접 해보기
# pandas as pd는 이미 임포트되어 있습니다
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요