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ブールインデックスで手早く統計を見る

animals データセットに戻りましょう。これは辞書のリストとして読み込まれています。ここまで学んだことを使って、このデータを使いやすい DataFrame に変換し、ブールインデックスでフィルタリングし、その後に少し numpy の力を借りて動物に関する興味深い事実を見つけていきます。

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

  • 辞書のリスト animals から DataFrame animals を作成します。
  • "Class" が "Mammalia" のレコードを探して、ブールインデックス mammals を作成します。
  • "Class" が "Aves" のレコードを探して、ブールインデックス birds を作成します。
  • numpy を使って、哺乳類と鳥類について "Litter/Clutch size" 列の平均を求めます。

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 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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