НачатьНачать бесплатно

Булева индексация для быстрой статистики

Вернёмся к набору данных animals, который загружен в виде списка словарей. Используйте всё, что вы уже изучили: преобразуйте эти данные в удобный DataFrame, отфильтруйте их с помощью булевой индексации, а затем примените numpy, чтобы узнать интересные факты о животных.

Это упражнение является частью курса

Python для пользователей MATLAB

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте DataFrame animals из списка словарей animals.
  • Создайте булев индекс mammals, выбрав записи, в которых столбец "Class" равен "Mammalia".
  • Создайте булев индекс birds, выбрав записи, в которых столбец "Class" равен "Aves".
  • С помощью numpy вычислите среднее значение столбца "Litter/Clutch size" для млекопитающих и птиц.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)))
Редактировать и запускать код