Мой опыт работы с набором данных diamonds
Когда я впервые столкнулся с задачей импорта набора данных diamonds, я был очень заинтригован. Я использовал библиотеку seaborn и команду seaborn.load_dataset(‘diamonds’) для загрузки данных. Затем я приступил к фильтрации данных, чтобы выбрать только бриллианты цвета ″E″ и огранки ″Very Good″. Результат меня приятно удивил, и я бы хотел поделиться своим опытом с вами.
Шаг 1⁚ Импорт набора данных diamonds
Для начала я импортировал необходимые библиотеки, включая seaborn. Затем я использовал функцию seaborn.load_dataset(‘diamonds’), чтобы загрузить набор данных diamonds. Благодаря этому, я получил доступ ко всем данным и готов начать фильтрацию.
Шаг 2⁚ Фильтрация данных
Чтобы отобрать только бриллианты цвета ″E″ или огранки ″Very Good″, я использовал методы фильтрации, предоставляемые библиотекой pandas. В моем случае, я воспользовался функцией dataframe.loc[], чтобы выбрать только строки, где значение столбца ″color″ равно ″E″ и значение столбца ″cut″ равно ″Very Good″. Комбинируя эти условия, я смог отфильтровать только нужные мне данные.
Шаг 3⁚ Подсчет строк в полученном наборе
После фильтрации данных, я хотел узнать количество строк в полученном наборе. Для этого я использовал функцию dataframe.shape[0], где dataframe ー это переменная, в которую я загрузил набор данных diamonds и отфильтровал его согласно моим требованиям. Таким образом, я смог узнать, сколько строк осталось после фильтрации.
Используя библиотеку seaborn и методы фильтрации, предоставляемые библиотекой pandas, я успешно импортировал набор данных diamonds, отобрал только бриллианты цвета ″E″ и огранки ″Very Good″ и подсчитал количество строк в полученном наборе данных. Надеюсь, мой опыт будет полезен для вас!