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Boolesches Indexing für schnelle Statistiken

Kehren wir zum Datensatz animals zurück, der als Liste von Dictionaries geladen ist. du nutzt jetzt alles, was du gelernt hast: Wandle diese Daten in ein nutzbares DataFrame um, filtere sie mit booleschem Indexing und nutze dann etwas numpy-Magie, um interessante Fakten über Tiere herauszufinden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für MATLAB-Anwender

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein DataFrame animals aus der Liste von Dictionaries animals.
  • Erstelle einen booleschen Index mammals, indem du Datensätze findest, bei denen die "Class" "Mammalia" ist.
  • Erstelle einen booleschen Index birds, indem du Datensätze findest, bei denen die "Class" "Aves" ist.
  • Verwende numpy, um den Mittelwert der Spalte "Litter/Clutch size" für Säugetiere und Vögel zu berechnen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a DataFrame from animals
animals = pd.____(animals)

# Create Boolean indices for mammals and birds
mammals = animals['Class']=='____'
birds = animals['Class']=='____'

# Use numpy and the Boolean indices to determine mean Litter/Clutch size
litter = np.____(animals[mammals]['Litter/Clutch size'])
clutch = np.____(animals[____]['Litter/Clutch size'])

# Print the average Litter/Clutch size of each class
print('Mammals have an average of {} offspring in each litter.'.format(round(litter, 2)))
print('The average clutch size in a single brood is {} eggs.'.format(round(clutch, 2)))
Code bearbeiten und ausführen