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Indexação booleana para estatísticas rápidas

Vamos voltar ao conjunto de dados animals, que está carregado como uma lista de dicionários. Você vai usar tudo o que aprendeu para transformar esses dados em um DataFrame utilizável, filtrar os dados usando indexação booleana e, em seguida, fazer um pouco de mágica com o numpy para descobrir alguns fatos interessantes sobre animais.

Este exercício faz parte do curso

Python para usuários de MATLAB

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Instruções do exercício

  • Crie um DataFrame animals a partir da lista de dicionários animals.
  • Crie um índice booleano mammals encontrando os registros em que "Class" é "Mammalia".
  • Crie um índice booleano birds encontrando os registros em que "Class" é "Aves".
  • Use o numpy para encontrar a média da coluna "Litter/Clutch size" para mamíferos e aves.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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