Selecionando Linhas

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 37 de 60.

Este capítulo termina com os produtos mais vendidos de uma loja, selecionados assim:

Uma tabela de uma loja com seis produtos, suas categorias e receitas; as linhas de cozinha esmaecidas e uma seta apontando para os 3 principais produtos de jardinagem por receita: Hose 1500, Seeds 800, Rake 600

Começa com uma linha, uma amostra. O pandas chega a ela de duas maneiras: iloc conta as posições a partir de 0, como uma lista; loc usa seu rótulo:

A tabela dos planetas desenhada como uma grade, com as linhas rotuladas Mercury, Earth, Mars e Jupiter e as posições de 0 a 3 ao lado delas; a linha Earth está marcada como loc Earth, pelo rótulo, e a linha Mars como iloc 2, pela posição

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"])

Isso imprime duas linhas, cada uma como uma Series identificada pelas colunas:

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

Adicione um nome de coluna para uma célula: planets.loc["Jupiter", "moons"] é 95. iloc[-1] é a última linha.

Em uma tabela lida de um arquivo CSV, os rótulos correspondem às posições até que as linhas sejam filtradas ou classificadas.

Desafio

Médio

Os resultados de uma corrida de 10 km estão em race.csv, com um corredor por linha, na ordem de chegada, e as colunas runner, club e minutes. O programa carrega o arquivo em race e lê uma place, em que 1 é o vencedor.

Imprima quem terminou nessa posição.
Imprima o tempo de conclusão.
Imprima quem terminou por último.

Para outra corrida e a posição 2:

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

Experimente você mesmo

import pandas as pd

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

# Escreva seu código abaixo

Teste seus conhecimentos

Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.

Todas as lições de Dados e gráficos

1Introdução

Olá, Machine Learning O que é um modelo?Importando bibliotecas Seu primeiro gráfico

4Moldando dados

Remodelando arrays Unindo arrays Números aleatórios Revisão: simulação de dados

7DataFrames do pandas

Series DataFrames Lendo arquivos CSV Inspecionando os dados Selecionando colunas Revisão: avaliações de filmes

10Plotando DataFrames

Plotando um DataFrame Dispersão a partir de colunas Uma cor por grupo Histograma de uma coluna Revisão: vendas do café

2Arrays do NumPy

Criando arrays Forma e tamanho Intervalos de números Indexação e fatiamento Revisão: grade de temperaturas

5Gráficos de Linhas e Dispersão

Rótulos e Títulos Gráficos de Dispersão Várias Linhas e Legendas Cores e Marcadores Figuras e Eixos Revisão: Passos Semanais

8Filtragem e Ordenação

Selecionando LinhasFiltrando Linhas Ordenando Valores Novas Colunas Revisão: Principais Produtos

11Conjuntos de dados para ML

Conjuntos de dados integrados Atributos e rótulos Explorando por classe Visualizando as classes Revisão: conjunto de dados Wine

Pratique por conta própria: Compilador de Python online