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तेज़ आँकड़ों के लिए Boolean indexing

आइए वापस animals डेटासेट पर लौटते हैं, जो dictionaries की एक list के रूप में लोड है। आप अब तक सीखी हुई बातों का इस्तेमाल करेंगे: इस डेटा को एक उपयोगी DataFrame में बदलेंगे, Boolean indexing से डेटा फ़िल्टर करेंगे, और फिर कुछ numpy का जादू चलाकर जानवरों से जुड़ी कुछ दिलचस्प बातें जानेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • dictionaries की list animals से एक DataFrame animals बनाइए.
  • "Class" जहाँ "Mammalia" हो, ऐसे रिकॉर्ड ढूँढकर एक Boolean इंडेक्स mammals बनाइए.
  • "Class" जहाँ "Aves" हो, ऐसे रिकॉर्ड ढूँढकर एक Boolean इंडेक्स birds बनाइए.
  • numpy का उपयोग करके mammals और birds के लिए "Litter/Clutch size" कॉलम का mean निकालिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)))
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