Menu
CoddyTech

Yeni Sütunlar

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 40 / 60.

Bir tabloda çoğu zaman ihtiyacın olan sayı bulunmaz: mesafe ve süre vardır, ancak hız yoktur. Sütun hesabı, dizi hesabı gibi satır satır çalışır; döngü gerekmez:

Sürücü, km ve saat sütunlarını içeren bir ızgara olarak çizilmiş sürüş tablosu ve sağda, her satırda km değerinin saat değerine bölünmesiyle elde edilen 21.0, 20.0 ve 22.0 değerlerini içeren, vurgulanmış yeni bir hız sütunu

rides = pd.DataFrame({
    "rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
    "km": [42, 30, 66],
    "hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)

Yeni bir ada atama, sütunu sağ tarafa ekler:

  rider  km  hours  speed
0   Ana  42    2.0   21.0
1   Ben  30    1.5   20.0
2  Cleo  66    3.0   22.0

Bir sayı da işe yarar: rides["hours"] * 60 dakika verir. Mevcut bir ada atama yapmak o sütunun yerine geçer.

Bir model, hız gibi bir orandan, bu oranın elde edildiği iki ham sayıdan genellikle daha fazla şey öğrenir.

challenge icon

Görev

Orta

Bir kırtasiye dükkânı, stokunu stock.csv dosyasında tutar; bu dosya stock içine yüklenir ve product, price (ürün başına) ve quantity (raftaki ürün sayısı) sütunlarını içerir.

  1. Bir value sütunu ekle: her ürünün fiyatı ile miktarının çarpımı.
  2. stock değerini yazdır.
  3. Aşağıda gösterildiği gibi raftaki ürünlerin toplam değerini yazdır.

İki ürün bulunan bir dükkân için:

  product  price  quantity  value
0    tape    1.5        10   15.0
1    clip    0.5        30   15.0
Total value: 30.0

Kendin dene

import pandas as pd

stock = pd.read_csv("stock.csv")

# Kodunuzu aşağıya yazın
quiz iconKendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Veriler ve Grafikler bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi