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ブールインデックスと Matplotlib を使ってみよう

ブールインデックスを使うと、数行のコードでデータを視覚的に探索できます。この演習では、これまで学んだ内容を実践します。辞書から使いやすい pandas の DataFrame に変換し、ブールでインデックス指定し、さらに matplotlib を使ってデータを可視化し、wildlife strikes データの関係性を探っていきます。

この演習はコースの一部です

MATLABユーザーのためのPython

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演習の手順

  • strikes 辞書を DataFrame に変換します。
  • 'Engine' 列で 'Turbofan' に一致するブールフィルタを作成します。
  • 'Engine' 列で 'Turboprop' に一致するブールフィルタを作成します。
  • turbofan と turboprop を使って strikes データセットをフィルタし、2 つの散布図を描画します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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()
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