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Filtrage booléen et plaisir avec Matplotlib

Voyons maintenant comment le filtrage booléen peut vous aider à explorer visuellement des données en seulement quelques lignes de code. Dans cet exercice, vous mettrez en pratique plusieurs notions vues : convertir des données d'un dictionnaire en un DataFrame utilisable de pandas, faire de l'indexation avec des booléens, puis utiliser matplotlib pour visualiser vos données et découvrir certaines relations dans les données sur les collisions avec la faune.

Cette activité fait partie du cours

Python pour les utilisateurs et utilisatrices de MATLAB

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Instructions de l’exercice

  • Convertissez le dictionnaire strikes en DataFrame.
  • Créez un filtre booléen pour 'Turbofan' dans la colonne 'Engine'.
  • Créez un filtre booléen pour 'Turboprop' dans la colonne 'Engine'.
  • Tracez deux nuages de points en utilisant turbofan et turboprop pour filtrer l'ensemble de données strikes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code