Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (3)
Você já está se acostumando a ler e processar dados em blocos. Vamos aprimorar um pouco mais suas habilidades adicionando uma coluna a um DataFrame.
A partir do código do exercício anterior, você usará uma compreensão de lista para criar os valores de uma nova coluna 'Total Urban Population' a partir da lista de tuplas que você gerou anteriormente. Lembre-se de que, no exercício anterior, o primeiro e o segundo elementos de cada tupla consistem, respectivamente, nos valores das colunas 'Total Population' e 'Urban population (% of total)'. Os valores nessa nova coluna 'Total Urban Population', portanto, são o produto do primeiro e do segundo elemento em cada tupla. Além disso, como o segundo elemento é uma porcentagem, você precisa dividir o resultado inteiro por 100 ou, alternativamente, multiplicá-lo por 0.01.
Você também plotará os dados dessa nova coluna para criar uma visualização dos dados da população urbana.
Os pacotes pandas e matplotlib.pyplot foram importados como pd e plt, respectivamente, para você usar.
Este exercício faz parte do curso
Caixa de ferramentas Python
Instruções do exercício
- Escreva uma compreensão de lista para gerar uma lista de valores de
pops_listpara a nova coluna'Total Urban Population'. A expressão de saída deve ser o produto do primeiro e do segundo elemento de cada tupla empops_list. Como o segundo elemento é uma porcentagem, você também precisa multiplicar o resultado por0.01ou dividi-lo por100. Além disso, observe que a coluna'Total Urban Population'só deve ser capaz de receber valores inteiros. Para garantir isso, certifique-se de converter a expressão de saída em um número inteiro comint(). - Crie um gráfico de dispersão em que o eixo x são os valores da coluna
'Year'e o eixo y são os valores da coluna'Total Urban Population'.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Code from previous exercise
urb_pop_reader = pd.read_csv('ind_pop_data.csv', chunksize=1000)
df_urb_pop = next(urb_pop_reader)
df_pop_ceb = df_urb_pop[df_urb_pop['CountryCode'] == 'CEB']
pops = zip(df_pop_ceb['Total Population'],
df_pop_ceb['Urban population (% of total)'])
pops_list = list(pops)
# Use list comprehension to create new DataFrame column 'Total Urban Population'
df_pop_ceb['Total Urban Population'] = [____]
# Plot urban population data
df_pop_ceb.plot(kind=____, x=____, y=____)
plt.show()