Carro para Comprar
Lição 19 de 19 do curso Análise com Pandas da Coddy.
Ao usar .sort_values, ele retorna um dataframe onde column_name é convertido em índice:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)Um índice é como um endereço; é assim que qualquer ponto de dados no dataframe ou série pode ser acessado.
Quando uma coluna é convertida em um índice, não é mais possível acessá-la da maneira que aprendemos:
res["column_name"]Isso não é possível.
Para converter o índice de volta para uma coluna normal, escreva: .reset_index:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()Ou faça em duas etapas:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
Desafio
MédioOs arquivos CSV car_raw_stats.csv e car_features.csv contêm informações sobre carros à venda.
Aqui estão as primeiras 5 linhas de 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,12631.39906,0.153823182,2016Aqui estão as primeiras 5 linhas de car_features.csv:
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,Precisamos encontrar carros potenciais para comprar.
- Qualquer valor ausente é considerado
0. - Encontre a média de cada marca e investigue apenas as
7principais marcas. Filtre todos os carros dessas marcas. - Estamos procurando por um carro econômico - preço menor que
20000, mas o ano deve ser maior que 2005. - O carro deve ter
4assentos, não precisamos de um carregador, mas ele precisa ser confortável. - Ordene os carros em ordem crescente pelo id do carro.
Salve o resultado em df
Experimente você mesmo
# pandas como pd já está importado
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# Escreva seu código abaixo
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4Análise de Dados com Pandas
Estatística DescritivaAgrupamento e Agregação de DadosDiferentes AgregaçõesMerge e Concat2Trabalhando com o DataFrame
Entendendo DataFramesAcessando DadosLimpeza de Dados - Dados ausentesLimpeza de Dados - Mais ferramentas3Manipulação de Dados com Pandas
Retornar Resultado SolicitadoFiltrar DadosAdicionar e ExcluirModificar DadosModificar StringsModificações Personalizadas