买车
Coddy Pandas 数据分析 课程的第 19 课，共 19 课。
使用 .sort_values 时，它会返回一个数据框，其中 column_name 被转换为索引：
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)索引就像一个地址，你可以通过它访问数据框或序列中的任何数据点。
列被转换为索引后，就无法再像我们之前学的那样访问它：
res["column_name"]这样是不行的。
要将索引转换回普通列，请写上：.reset_index：
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True).reset_index()也可以分两步完成：
res = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
res = res.reset_index()
挑战
中等CSV 文件 car_raw_stats.csv 和 car_features.csv 包含待售汽车的信息。
以下是 car_raw_stats.csv 的前 5 行：
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,12631.39906,0.153823182,2016以下是 car_features.csv 的前 5 行：
car_id,sits,has_phone_charger,is_comfortable
1,4,,1
2,4,,1
3,4,1,1
4,2,1,我们需要找到值得购买的汽车。
- 任何缺失值都视为
0. - 计算每个品牌的平均值，只查看排名前
7的品牌。筛选出这些品牌的所有汽车。 - 我们要找一辆经济型汽车，价格低于
20000，年份晚于 2005 年。 - 汽车应该有
4个座位，我们不需要充电器，但汽车必须舒适。 - 按汽车 ID 升序排列。
将结果保存到 df
亲手试试
# 已将 pandas 导入为 pd
df_feat = pd.read_csv("./car_features.csv")
df_stat = pd.read_csv("./car_raw_stats.csv")
# 在下方编写你的代码
Pandas 数据分析中的所有课
自己练习： Python 在线编译器