시작하기무료로 시작하기

빠른 통계를 위한 불리언 인덱싱

사전의 리스트로 로드된 animals 데이터셋으로 돌아가 보겠습니다. 지금까지 배운 내용을 활용해 이 데이터를 사용 가능한 DataFrame으로 변환하고, 불리언 인덱싱으로 데이터를 필터링한 다음, numpy를 사용해 흥미로운 동물 관련 사실을 찾아보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

MATLAB 사용자를 위한 Python

강의 보기

연습 안내

  • 사전의 리스트 animals로부터 DataFrame animals를 생성하세요.
  • "Class"가 "Mammalia"인 레코드를 찾아 불리언 인덱스 mammals를 생성하세요.
  • "Class"가 "Aves"인 레코드를 찾아 불리언 인덱스 birds를 생성하세요.
  • numpy를 사용해 포유류와 조류의 "Litter/Clutch size" 열의 평균을 구하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)))
코드 편집 및 실행