Pengindeksan Boolean untuk statistik cepat
Mari kembali ke himpunan data animals, yang dimuat sebagai daftar kamus. Anda akan menggunakan semua yang telah Anda pelajari untuk mengubah data ini menjadi DataFrame yang dapat digunakan, memfilter data menggunakan pengindeksan Boolean, lalu melakukan sedikit keajaiban numpy untuk menemukan beberapa fakta menarik tentang hewan.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Python untuk Pengguna MATLAB
Petunjuk latihan
- Buat DataFrame
animalsdari daftar kamusanimals. - Buat indeks Boolean
mammalsdengan menemukan rekaman yang memiliki "Class" bernilai "Mammalia". - Buat indeks Boolean
birdsdengan menemukan rekaman yang memiliki "Class" bernilai "Aves". - Gunakan
numpyuntuk menghitung mean kolom "Litter/Clutch size" untuk mamalia dan burung.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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)))