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Indicizzazione booleana per statistiche rapide

Torniamo al dataset animals, caricato come lista di dizionari. Userai tutto ciò che hai imparato per trasformare questi dati in un DataFrame utilizzabile, filtrare i dati con l’indicizzazione booleana e poi fare un po’ di magia con numpy per scoprire alcune curiosità sugli animali.

Questo esercizio fa parte del corso

Python per utenti MATLAB

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un DataFrame animals a partire dalla lista di dizionari animals.
  • Crea un indice booleano mammals trovando i record in cui "Class" è "Mammalia".
  • Crea un indice booleano birds trovando i record in cui "Class" è "Aves".
  • Usa numpy per calcolare la media della colonna "Litter/Clutch size" per mammiferi e uccelli.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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