Kom igångKom igång gratis

Boolesk indexering och Matplotlib

Nu ska vi se hur boolesk indexering kan hjälpa oss att utforska data visuellt med bara några få rader kod. I den här övningen får du öva på många av de saker du lärt dig – att konvertera data från ett lexikon till en användbar pandas-DataFrame, indexera med booleska värden och sedan använda matplotlib för att visualisera dina data och undersöka samband i datasetet om fågelkollisioner.

Den här övningen är en del av kursen

Python för MATLAB-användare

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Konvertera lexikonet strikes till en DataFrame.
  • Skapa ett booleskt filter för 'Turbofan' i kolumnen 'Engine'.
  • Skapa ett booleskt filter för 'Turboprop' i kolumnen 'Engine'.
  • Rita två punktdiagram med hjälp av turbofan och turboprop för att filtrera datasetet strikes.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Create a dictionary and then a DataFrame from the dictionary
strikes = {'Date': date,'Speed': speed,'Height':height,'Engine':engine}
strikes = pd.____(strikes)

# Filter strikes by engine type
turbofan = strikes['Engine']=='____'
turboprop = strikes['____']=='____'

# Create scatter plot of speed and height for each engine type
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turbofan')
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turboprop')
plt.legend()
plt.xlabel('Strike speed (knots)')
plt.ylabel('Strike height (feet)')
plt.show()
Redigera och kör kod