ПочатиПочніть безкоштовно

Написання ітератора для завантаження даних частинами (2)

У попередній вправі ви використовували read_csv(), щоб зчитувати фрагменти DataFrame з великого набору даних. У цій вправі ви зчитуватимете файл із більшим розміром фрагмента DataFrame, а потім опрацюєте дані з першого фрагмента.

Щоб опрацювати дані, ви створите інший DataFrame, що міститиме лише рядки для певної країни. Потім ви об'єднаєте за допомогою zip дві колонки з нового DataFrame — 'Total Population' та 'Urban population (% of total)'. Нарешті, ви створите список кортежів із zip-об'єкта, де кожен кортеж складається зі значення з кожної з двох згаданих колонок.

Ви використовуватимете дані з 'ind_pop_data.csv', доступного у вашому поточному каталозі. pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Набір інструментів Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте pd.read_csv(), щоб зчитати файл 'ind_pop_data.csv' частинами розміру 1000. Присвойте результат змінній urb_pop_reader.
  • Отримайте перший фрагмент DataFrame з ітерабельного об'єкта urb_pop_reader і присвойте його до df_urb_pop.
  • Виберіть лише ті рядки df_urb_pop, у яких 'CountryCode' дорівнює 'CEB'. Для цього порівняйте, чи df_urb_pop['CountryCode'] дорівнює 'CEB' у квадратних дужках у df_urb_pop[____].
  • Використовуючи zip(), об'єднайте колонки 'Total Population' та 'Urban population (% of total)' з df_pop_ceb. Присвойте отриманий zip-об'єкт змінній pops.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize reader object: urb_pop_reader
urb_pop_reader = pd.read_csv(____, ____)

# Get the first DataFrame chunk: df_urb_pop
df_urb_pop = next(____)

# Check out the head of the DataFrame
print(df_urb_pop.head())

# Check out specific country: df_pop_ceb
df_pop_ceb = df_urb_pop[____]

# Zip DataFrame columns of interest: pops
pops = zip(____, ____)

# Turn zip object into list: pops_list
pops_list = list(pops)

# Print pops_list
print(pops_list)
Редагувати та запускати код