ÎncepețiÎncepe gratuit

Indexare Boolean pentru statistici rapide

Să revenim la setul de date animals, încărcat ca listă de dicționare. Vei folosi tot ce ai învățat pentru a transforma aceste date într-un DataFrame utilizabil, a filtra datele prin indexare Boolean și a aplica funcții numpy pentru a descoperi câteva fapte interesante despre animale.

Acest exercițiu face parte din cursul

Python pentru utilizatorii de MATLAB

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un DataFrame animals din lista de dicționare animals.
  • Creează un index Boolean mammals identificând înregistrările în care "Class" este "Mammalia".
  • Creează un index Boolean birds identificând înregistrările în care "Class" este "Aves".
  • Folosește numpy pentru a calcula media coloanei "Litter/Clutch size" pentru mamifere și păsări.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)))
Editează și rulează codul