mostra i primi 7 elementi del first appearance | heroes = pd.read_csv('data/heroes.csv', sep=';', index_col=0)
names = heroes['Name'].values
years = heroes['First appearance'].values
first_appearance = pd.Series(years, index = names)
first_appearance.head(7) |
mostra gli elementi di cui la first appearance è maggiore di 2010 | heroes = pd.read_csv('../data/heroes.csv', sep=';', index_col = 0)
first = heroes['First appearance']
first[first > 2010] |
la conta per ogni first appearance | first_appearance.value_counts() |
mostrare il grafo di first appearance ogni 10 anni dal 1935 al 2015 | first_app_freq = first_appearance[first_appearance < 2090].value_counts().sort_index()
plt.bar(first_app_freq.index, first_app_freq.values)
plt.xlim((1935, 2015))
plt.ylim(0, 18.5)
plt.show() |
esprimi l'altezza dei primi 10 supereroi in metri ed elevato al quadrato | height = pd.Series([float(h[4]) if h[4] else None for h in heroes], index=names)
height.apply(lambda h: (h/100)**2)[:10] |
estrai da data/heroes.csv il dataframe e mostra il gender dei supereroi | heroes = pd.read_csv('data/heroes.csv', sep=';', index_col=0)
heroes['Gender'] |
seleziona le righe che vanno da: 'Agent 13' a 'Air-Walker' | heroes = pd.read_csv('data/heroes.csv', sep=';', index_col=0)
heroes['Agent 13':'Air-Walker'] |
mostra tutte le informazioni del dataframe riguardanti Professor X | heroes = pd.read_csv('data/heroes.csv', sep=';', index_col=0)
heroes.loc['Professor X'] |
dal dataframe ordina in base la peso discendente e estrai le prime 5 righe | heroes.sort_values(by='Weight', ascending=False)[:5] |
mostra gli attributi altezza e peso di Professor X | heroes.loc['Professor X', 'Height':'Weight']
oppure
heroes.iloc[[106, 103], [3, 4]]
heroes.iloc[221, [3, 4]] |