BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Hızlı istatistikler için Boolean indeksleme

Hadi tekrar sözlüklerden oluşan bir liste olarak yüklenmiş animals veri kümesine dönelim. Öğrendiklerinin hepsini kullanıp bu veriyi kullanılabilir bir DataFrame'e dönüştürecek, Boolean indeksleme ile filtreleyecek ve sonra da bazı ilginç hayvan bilgilerini bulmak için biraz numpy sihri uygulayacaksın.

Bu egzersiz

MATLAB Kullanıcıları için Python

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Sözlük listesinden animals isimli bir DataFrame oluştur.
  • "Class" değeri "Mammalia" olan kayıtları bularak mammals adlı bir Boolean indeksi oluştur.
  • "Class" değeri "Aves" olan kayıtları bularak birds adlı bir Boolean indeksi oluştur.
  • Memeliler ve kuşlar için "Litter/Clutch size" sütununun ortalamasını bulmak üzere numpy kullan.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)))
Kodu Düzenle ve Çalıştır