Xe cần mua
Bài học 19 trên 19 trong khóa học Phân tích dữ liệu với pandas của Coddy.
Khi dùng .sort_values, hàm này trả về một dataframe trong đó column_name được chuyển thành chỉ số:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)Chỉ số giống như một địa chỉ, đó là cách bạn truy cập mọi điểm dữ liệu trong dataframe hoặc series.
Khi một cột được chuyển thành chỉ số, bạn không thể truy cập cột đó theo cách đã học nữa:
res["column_name"]Không thể làm như vậy.
Để chuyển chỉ số trở lại thành một cột thông thường, hãy viết: .reset_index:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()Hoặc chia thành hai bước:
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
Thử thách
Trung bìnhCác tệp CSV car_raw_stats.csv và car_features.csv chứa thông tin về những chiếc xe đang được rao bán.
Dưới đây là 5 dòng đầu tiên của 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,12631.39906,0.153823182,2016Dưới đây là 5 dòng đầu tiên của car_features.csv:
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,Chúng ta cần tìm những chiếc xe tiềm năng để mua.
- Coi mọi giá trị bị thiếu là
0. - Tính giá trị trung bình của từng hãng và chỉ xem xét 7 hãng đứng đầu. Lọc tất cả xe thuộc các hãng này.
- Chúng ta đang tìm một chiếc xe giá rẻ, có giá dưới
20000nhưng năm sản xuất phải sau năm 2005. - Xe phải có
4chỗ ngồi, không cần bộ sạc nhưng phải thoải mái. - Sắp xếp xe theo thứ tự tăng dần của mã xe.
Lưu kết quả vào df
Tự làm thử
# Đã import pandas với tên pd
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# Viết code của bạn bên dưới
Tất cả bài học trong Phân tích dữ liệu với pandas
4Phân tích dữ liệu với Pandas
Thống kê mô tảNhóm và tổng hợp dữ liệuCác phép tổng hợp khác nhauHợp nhất và nốiTự luyện tập: Trình biên dịch Python online