Menu
CoddyTech

Фильтрация строк

Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 38 из 60.

В большинстве вопросов нужно оставить только некоторые строки: квартиры дешевле 1000 в месяц, пациенты старше 60 лет. Сравнение по столбцу даёт для каждой строки True или False — маску:

Таблица flats рядом с её маской, rent меньше 1000: True для строк 0 и 4, False для остальных; строки 0 и 4 выделены как оставленные, остальные затенены

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])

Внутри скобок таблицы маска оставляет строки True вместе с их метками:

    area  rooms  rent
0  North      2   950
4   West      2   800

Объединяй условия с помощью & (оба) или | (любое), каждое заключай в отдельные скобки, как и маски массивов:

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

Это выводит:

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

Текст тоже работает: flats["area"] == "Center". А .shape[0] подсчитывает количество строк, соответствующих условию.

challenge icon

Задание

Средне

Пешеходный клуб перечисляет свои маршруты в trails.csv со столбцами trail, km и climb_m (набор высоты в метрах). Программа считывает максимальную длину маршрута max_km и минимальный набор высоты min_climb.

  1. Сохраните в picked маршруты длиной не более max_km и с набором высоты не менее min_climb метров.
  2. Выведите picked.
  3. Выведите количество подходящих маршрутов, как показано ниже.

Для другого списка маршрутов:

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

Попробуйте сами

import pandas as pd

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

# Напишите свой код ниже
quiz iconПроверьте себя

В этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.

Все уроки раздела Данные и графики

Потренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python