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Indexación booleana y diversión con Matplotlib

Ahora veamos cómo la indexación booleana puede ayudarte a explorar datos visualmente con solo unas pocas líneas de código. En este ejercicio, pondrás en práctica muchas de las cosas que has aprendido: convertir datos de un diccionario en un DataFrame utilizable de pandas, indexar con booleanos y usar matplotlib para visualizar los datos y descubrir algunas relaciones en los datos de impactos con fauna.

Este ejercicio forma parte del curso

Python para usuarios de MATLAB

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Instrucciones del ejercicio

  • Convierte el diccionario strikes en un DataFrame.
  • Crea un filtro booleano para 'Turbofan' en la columna 'Engine'.
  • Crea un filtro booleano para 'Turboprop' en la columna 'Engine'.
  • Traza dos diagramas de dispersión usando turbofan y turboprop para filtrar el conjunto de datos strikes.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a dictionary and then a DataFrame from the dictionary
strikes = {'Date': date,'Speed': speed,'Height':height,'Engine':engine}
strikes = pd.____(strikes)

# Filter strikes by engine type
turbofan = strikes['Engine']=='____'
turboprop = strikes['____']=='____'

# Create scatter plot of speed and height for each engine type
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turbofan')
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turboprop')
plt.legend()
plt.xlabel('Strike speed (knots)')
plt.ylabel('Strike height (feet)')
plt.show()
Editar y ejecutar código