Kom igångKom igång gratis

Boolesk indexering för snabb statistik

Nu återvänder vi till datamängden animals, som är inläst som en lista med ordböcker. Du ska använda allt du lärt dig för att omvandla dessa data till en användbar DataFrame, filtrera dem med boolesk indexering och sedan använda numpy för att ta reda på några intressanta djurfakta.

Den här övningen är en del av kursen

Python för MATLAB-användare

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skapa en DataFrame animals från listan med ordböcker animals.
  • Skapa ett booleskt index mammals genom att hitta poster där "Class" är "Mammalia".
  • Skapa ett booleskt index birds genom att hitta poster där "Class" är "Aves".
  • Använd numpy för att beräkna medelvärdet av kolumnen "Litter/Clutch size" för däggdjur och fåglar.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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)))
Redigera och kör kod