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CoddyTech

Filtrando Linhas

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 38 de 60.

A maioria das consultas mantém apenas algumas linhas: apartamentos com aluguel abaixo de 1000 por mês, pacientes com mais de 60 anos. Uma comparação em uma coluna resulta em True ou False para cada linha, uma máscara:

A tabela de apartamentos ao lado de sua máscara, aluguel abaixo de 1000: True para as linhas 0 e 4, False para as demais; as linhas 0 e 4 são destacadas como mantidas, as outras ficam esmaecidas

flats = pd.DataFrame({
    "area": ["North", "Center", "East", "Center", "West"],
    "rooms": [2, 1, 3, 3, 2],
    "rent": [950, 1200, 1100, 1650, 800],
})
print(flats[flats["rent"] < 1000])

Dentro dos colchetes da tabela, a máscara mantém as linhas True, com seus rótulos:

    area  rooms  rent
0  North      2   950
4   West      2   800

Combine condições com & (ambas) ou | (qualquer uma), cada uma entre parênteses, como nas máscaras de array:

print(flats[(flats["rooms"] >= 2) & (flats["rent"] < 1200)])

Isso imprime:

    area  rooms  rent
0  North      2   950
2   East      3  1100
4   West      2   800

O texto também funciona: flats["area"] == "Center". E .shape[0] conta as linhas que corresponderam.

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Desafio

Médio

Um clube de caminhada lista suas trilhas em trails.csv, com as colunas trail, km e climb_m (metros de subida). O programa lê uma distância máxima max_km e uma subida mínima min_climb.

  1. Mantenha em picked as trilhas com no máximo max_km de extensão e pelo menos min_climb metros de subida.
  2. Imprima picked.
  3. Imprima quantas trilhas se encaixam, como abaixo.

Para uma lista diferente de trilhas:

        trail   km  climb_m
1  Bear Creek  6.0      300
5  Old Quarry  9.2      455
Trails that fit: 2

Experimente você mesmo

import pandas as pd

trails = pd.read_csv("trails.csv")
max_km = float(input())
min_climb = int(input())

# Escreva seu código abaixo
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