diff --git a/lab-list-comprehensions/your-code/main.ipynb b/lab-list-comprehensions/your-code/main.ipynb index 9860215..aa04155 100644 --- a/lab-list-comprehensions/your-code/main.ipynb +++ b/lab-list-comprehensions/your-code/main.ipynb @@ -11,7 +11,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 1, + "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -29,10 +29,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 4, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 1. Create a list of numbers from 1 to 50\n", + "list1 = [i for i in range(1,51)]\n", + "print(list1)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -43,10 +55,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 6, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194, 196, 198, 200]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 2. Create a list of even numbers from 2 to 200\n", + "list2 = [i for i in range(2,201) if i%2==0]\n", + "print(list2)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -57,10 +81,29 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 7, "metadata": {}, - "outputs": [], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[array([0.84062117, 0.48006452, 0.7876326 , 0.77109654]), array([0.44409793, 0.09014516, 0.81835917, 0.87645456]), array([0.7066597 , 0.09610873, 0.41247947, 0.57433389]), array([0.29960807, 0.42315023, 0.34452557, 0.4751035 ]), array([0.17003563, 0.46843998, 0.92796258, 0.69814654]), array([0.41290051, 0.19561071, 0.16284783, 0.97016248]), array([0.71725408, 0.87702738, 0.31244595, 0.76615487]), array([0.20754036, 0.57871812, 0.07214068, 0.40356048]), array([0.12149553, 0.53222417, 0.9976855 , 0.12536346]), array([0.80930099, 0.50962849, 0.94555126, 0.33364763])]\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "list" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], "source": [ + "# 3. Create a list containing all the elements of array1\n", "a = np.array([[0.84062117, 0.48006452, 0.7876326 , 0.77109654],\n", " [0.44409793, 0.09014516, 0.81835917, 0.87645456],\n", " [0.7066597 , 0.09610873, 0.41247947, 0.57433389],\n", @@ -70,15 +113,53 @@ " [0.71725408, 0.87702738, 0.31244595, 0.76615487],\n", " [0.20754036, 0.57871812, 0.07214068, 0.40356048],\n", " [0.12149553, 0.53222417, 0.9976855 , 0.12536346],\n", - " [0.80930099, 0.50962849, 0.94555126, 0.33364763]])" + " [0.80930099, 0.50962849, 0.94555126, 0.33364763]])\n", + "\n", + "list3 = [i for i in a]\n", + "print(list3)\n", + "type(list3)" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 42, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.84062117\n", + "0.7876326\n", + "0.77109654\n", + "0.81835917\n", + "0.87645456\n", + "0.7066597\n", + "0.57433389\n", + "0.92796258\n", + "0.69814654\n", + "0.97016248\n", + "0.71725408\n", + "0.87702738\n", + "0.76615487\n", + "0.57871812\n", + "0.53222417\n", + "0.9976855\n", + "0.80930099\n", + "0.50962849\n", + "0.94555126\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 4. Extract elements from list3 that are greater or equal than 0.5\n", + "def extract():\n", + " for i in list3:\n", + " for j in i:\n", + " if j >= 0.5:\n", + " print(j)\n", + "extract()" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -89,10 +170,33 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 29, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[array([0.84062117, 0.48006452, 0.7876326 , 0.77109654]), array([0.44409793, 0.09014516, 0.81835917, 0.87645456]), array([0.7066597 , 0.09610873, 0.41247947, 0.57433389]), array([0.29960807, 0.42315023, 0.34452557, 0.4751035 ]), array([0.17003563, 0.46843998, 0.92796258, 0.69814654]), array([0.41290051, 0.19561071, 0.16284783, 0.97016248]), array([0.71725408, 0.87702738, 0.31244595, 0.76615487]), array([0.20754036, 0.57871812, 0.07214068, 0.40356048]), array([0.12149553, 0.53222417, 0.9976855 , 0.12536346]), array([0.80930099, 0.50962849, 0.94555126, 0.33364763])]\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "list" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 4. Add a condition to the previous list comprehension to only include elements that are greater or equal to 0.5\n", + "list4 = [i for i in list3 if i.all() >= 0.5]\n", + "print(list4)\n", + "type (list4)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -103,7 +207,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 84, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -125,10 +229,33 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 85, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[0.55867166, 0.06210792, 0.08147297, 0.82579068, 0.91512478, 0.06833034, 0.05440634, 0.65857693, 0.30296619, 0.06769833, 0.96031863, 0.51293743, 0.09143215, 0.71893382, 0.45850679, 0.58256464, 0.59005654, 0.56266457, 0.71600294, 0.87392666, 0.11434044, 0.8694668, 0.65669313, 0.10708681, 0.07529684, 0.46470767, 0.47984544, 0.65368638, 0.14901286, 0.23760688]\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "list" + ] + }, + "execution_count": 85, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 5. Create a list of all the elements of the 5x3x2 array b\n", + "list5 = [z for x in b for y in x for z in y]\n", + "print(list5)\n", + "type(list5)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -139,10 +266,52 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 130, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.08147297\n", + "0.06833034\n", + "0.30296619\n", + "Nope\n", + "0.45850679\n", + "Nope\n", + "0.11434044\n", + "0.10708681\n", + "0.47984544\n", + "0.23760688\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for y in b:\n", + " for z in y:\n", + " if z[-1] <= 0.5:\n", + " print(z[-1])\n", + " else: print('Nope')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 113, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[0.08147297, 0.06833034, 0.30296619, 0.45850679, 0.11434044, 0.10708681, 0.47984544, 0.23760688]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# print last value of sublists of list5\n", + "list6 = [z[-1] for y in b for z in y if z[-1] <= 0.5]\n", + "print(list6)\n" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -153,10 +322,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 67, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['sample_file_0.csv', 'sample_file_1.csv', 'sample_file_2.csv', 'sample_file_3.csv', 'sample_file_4.csv', 'sample_file_5.csv', 'sample_file_6.csv', 'sample_file_7.csv', 'sample_file_8.csv', 'sample_file_9.csv']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 6. Select and print the names of all CSV files in the data folder\n", + "file_list = [i for i in os.listdir('C:/Users/TEMP.GDLCMS-PC/Documents/GitHub/Lab-list-comprehension/lab-list-comprehensions/data') if i.endswith('.csv')]\n", + "print(file_list)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -167,10 +348,335 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 133, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012345678910111213141516171819
00.7347510.1953620.7343090.5981840.7634330.2634340.8680660.0580920.7535020.5875130.3116080.1783560.1829220.1476310.3911880.8160490.7490680.2932600.9378280.880858
10.7726070.4453910.2496420.7879220.5985830.8272380.6241260.6015240.6887530.3388700.0815950.4714740.2674430.4533510.8007160.0457490.6837930.3897890.0167870.503695
20.2264280.2687640.6942620.6223350.0638430.1226830.8156250.5845420.0325940.5897750.7643500.6509730.5657050.6917840.2652230.7390310.5603940.3348020.5176940.646110
30.3627480.4954300.1138760.5941490.6125220.6252040.8640500.2602790.5288730.1680430.7159290.6770140.1757350.6323700.9267150.0856750.1205250.1417460.7711440.489660
40.0334150.3404330.4649710.3637370.0258150.4341290.4151630.8922100.3817010.4152640.7908010.6969300.8197510.9440290.8699650.0417230.8191400.6760510.1093490.872947
00.2768270.2600540.9423970.1131870.7813550.4757400.1520610.2503240.1470780.1629840.9770250.5096190.5932120.9118390.2576450.3864570.6969320.0691620.9522910.286542
10.9958850.1583810.2442740.9621630.6519000.9306650.5771900.0879140.9602610.5808400.1946160.6614590.6740850.0493260.7858030.3156450.4953550.2321350.5493240.572232
20.6419170.8210550.3924370.7826170.5107620.4283200.0173240.6807200.3404120.4625130.7857760.2519490.0328470.9957000.8165630.7356920.4359980.4304110.5317570.489528
30.8065320.5692580.1481750.8099870.4596320.7357620.7306640.9345020.0803220.7635020.3985040.0276370.4096650.9428460.1332560.1571580.9294460.4027910.6859760.246594
40.3111850.5011650.3659790.7828070.7767950.7971990.7919460.8471570.7718110.2339440.5223440.0530300.2085510.8243540.5885670.6043410.2329640.2291090.0228810.479022
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2 3 4 5 6 \\\n", + "0 0.734751 0.195362 0.734309 0.598184 0.763433 0.263434 0.868066 \n", + "1 0.772607 0.445391 0.249642 0.787922 0.598583 0.827238 0.624126 \n", + "2 0.226428 0.268764 0.694262 0.622335 0.063843 0.122683 0.815625 \n", + "3 0.362748 0.495430 0.113876 0.594149 0.612522 0.625204 0.864050 \n", + "4 0.033415 0.340433 0.464971 0.363737 0.025815 0.434129 0.415163 \n", + "0 0.276827 0.260054 0.942397 0.113187 0.781355 0.475740 0.152061 \n", + "1 0.995885 0.158381 0.244274 0.962163 0.651900 0.930665 0.577190 \n", + "2 0.641917 0.821055 0.392437 0.782617 0.510762 0.428320 0.017324 \n", + "3 0.806532 0.569258 0.148175 0.809987 0.459632 0.735762 0.730664 \n", + "4 0.311185 0.501165 0.365979 0.782807 0.776795 0.797199 0.791946 \n", + "\n", + " 7 8 9 10 11 12 13 \\\n", + "0 0.058092 0.753502 0.587513 0.311608 0.178356 0.182922 0.147631 \n", + "1 0.601524 0.688753 0.338870 0.081595 0.471474 0.267443 0.453351 \n", + "2 0.584542 0.032594 0.589775 0.764350 0.650973 0.565705 0.691784 \n", + "3 0.260279 0.528873 0.168043 0.715929 0.677014 0.175735 0.632370 \n", + "4 0.892210 0.381701 0.415264 0.790801 0.696930 0.819751 0.944029 \n", + "0 0.250324 0.147078 0.162984 0.977025 0.509619 0.593212 0.911839 \n", + "1 0.087914 0.960261 0.580840 0.194616 0.661459 0.674085 0.049326 \n", + "2 0.680720 0.340412 0.462513 0.785776 0.251949 0.032847 0.995700 \n", + "3 0.934502 0.080322 0.763502 0.398504 0.027637 0.409665 0.942846 \n", + "4 0.847157 0.771811 0.233944 0.522344 0.053030 0.208551 0.824354 \n", + "\n", + " 14 15 16 17 18 19 \n", + "0 0.391188 0.816049 0.749068 0.293260 0.937828 0.880858 \n", + "1 0.800716 0.045749 0.683793 0.389789 0.016787 0.503695 \n", + "2 0.265223 0.739031 0.560394 0.334802 0.517694 0.646110 \n", + "3 0.926715 0.085675 0.120525 0.141746 0.771144 0.489660 \n", + "4 0.869965 0.041723 0.819140 0.676051 0.109349 0.872947 \n", + "0 0.257645 0.386457 0.696932 0.069162 0.952291 0.286542 \n", + "1 0.785803 0.315645 0.495355 0.232135 0.549324 0.572232 \n", + "2 0.816563 0.735692 0.435998 0.430411 0.531757 0.489528 \n", + "3 0.133256 0.157158 0.929446 0.402791 0.685976 0.246594 \n", + "4 0.588567 0.604341 0.232964 0.229109 0.022881 0.479022 " + ] + }, + "execution_count": 133, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# read csv files in data folder and combine them in a single dataframe\n", + "df = pd.concat([pd.read_csv('C:/Users/TEMP.GDLCMS-PC/Documents/GitHub/Lab-list-comprehension/lab-list-comprehensions/data/'+i) for i in file_list])\n", + "df.head(10)\n" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -181,10 +687,29 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 126, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2 0.476174\n", + "9 0.456142\n", + "12 0.450881\n", + "14 0.432621\n", + "17 0.473843\n", + "dtype: float64\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# select and print the column numbers for columns from the data frame that median is less than 0.48\n", + "df2 = df.select_dtypes(include=[np.number])\n", + "df3 = df2.median()\n", + "df4 = df3[df3 < 0.48]\n", + "print(df4)" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -195,10 +720,349 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 132, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
0123456789...11121314151617181920
00.7347510.1953620.7343090.5981840.7634330.2634340.8680660.0580920.7535020.587513...0.1783560.1829220.1476310.3911880.8160490.7490680.2932600.9378280.8808580.780858
10.7726070.4453910.2496420.7879220.5985830.8272380.6241260.6015240.6887530.338870...0.4714740.2674430.4533510.8007160.0457490.6837930.3897890.0167870.5036950.403695
20.2264280.2687640.6942620.6223350.0638430.1226830.8156250.5845420.0325940.589775...0.6509730.5657050.6917840.2652230.7390310.5603940.3348020.5176940.6461100.546110
30.3627480.4954300.1138760.5941490.6125220.6252040.8640500.2602790.5288730.168043...0.6770140.1757350.6323700.9267150.0856750.1205250.1417460.7711440.4896600.389660
40.0334150.3404330.4649710.3637370.0258150.4341290.4151630.8922100.3817010.415264...0.6969300.8197510.9440290.8699650.0417230.8191400.6760510.1093490.8729470.772947
00.2768270.2600540.9423970.1131870.7813550.4757400.1520610.2503240.1470780.162984...0.5096190.5932120.9118390.2576450.3864570.6969320.0691620.9522910.2865420.186542
10.9958850.1583810.2442740.9621630.6519000.9306650.5771900.0879140.9602610.580840...0.6614590.6740850.0493260.7858030.3156450.4953550.2321350.5493240.5722320.472232
20.6419170.8210550.3924370.7826170.5107620.4283200.0173240.6807200.3404120.462513...0.2519490.0328470.9957000.8165630.7356920.4359980.4304110.5317570.4895280.389528
30.8065320.5692580.1481750.8099870.4596320.7357620.7306640.9345020.0803220.763502...0.0276370.4096650.9428460.1332560.1571580.9294460.4027910.6859760.2465940.146594
40.3111850.5011650.3659790.7828070.7767950.7971990.7919460.8471570.7718110.233944...0.0530300.2085510.8243540.5885670.6043410.2329640.2291090.0228810.4790220.379022
\n", + "

10 rows × 21 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2 3 4 5 6 \\\n", + "0 0.734751 0.195362 0.734309 0.598184 0.763433 0.263434 0.868066 \n", + "1 0.772607 0.445391 0.249642 0.787922 0.598583 0.827238 0.624126 \n", + "2 0.226428 0.268764 0.694262 0.622335 0.063843 0.122683 0.815625 \n", + "3 0.362748 0.495430 0.113876 0.594149 0.612522 0.625204 0.864050 \n", + "4 0.033415 0.340433 0.464971 0.363737 0.025815 0.434129 0.415163 \n", + "0 0.276827 0.260054 0.942397 0.113187 0.781355 0.475740 0.152061 \n", + "1 0.995885 0.158381 0.244274 0.962163 0.651900 0.930665 0.577190 \n", + "2 0.641917 0.821055 0.392437 0.782617 0.510762 0.428320 0.017324 \n", + "3 0.806532 0.569258 0.148175 0.809987 0.459632 0.735762 0.730664 \n", + "4 0.311185 0.501165 0.365979 0.782807 0.776795 0.797199 0.791946 \n", + "\n", + " 7 8 9 ... 11 12 13 14 \\\n", + "0 0.058092 0.753502 0.587513 ... 0.178356 0.182922 0.147631 0.391188 \n", + "1 0.601524 0.688753 0.338870 ... 0.471474 0.267443 0.453351 0.800716 \n", + "2 0.584542 0.032594 0.589775 ... 0.650973 0.565705 0.691784 0.265223 \n", + "3 0.260279 0.528873 0.168043 ... 0.677014 0.175735 0.632370 0.926715 \n", + "4 0.892210 0.381701 0.415264 ... 0.696930 0.819751 0.944029 0.869965 \n", + "0 0.250324 0.147078 0.162984 ... 0.509619 0.593212 0.911839 0.257645 \n", + "1 0.087914 0.960261 0.580840 ... 0.661459 0.674085 0.049326 0.785803 \n", + "2 0.680720 0.340412 0.462513 ... 0.251949 0.032847 0.995700 0.816563 \n", + "3 0.934502 0.080322 0.763502 ... 0.027637 0.409665 0.942846 0.133256 \n", + "4 0.847157 0.771811 0.233944 ... 0.053030 0.208551 0.824354 0.588567 \n", + "\n", + " 15 16 17 18 19 20 \n", + "0 0.816049 0.749068 0.293260 0.937828 0.880858 0.780858 \n", + "1 0.045749 0.683793 0.389789 0.016787 0.503695 0.403695 \n", + "2 0.739031 0.560394 0.334802 0.517694 0.646110 0.546110 \n", + "3 0.085675 0.120525 0.141746 0.771144 0.489660 0.389660 \n", + "4 0.041723 0.819140 0.676051 0.109349 0.872947 0.772947 \n", + "0 0.386457 0.696932 0.069162 0.952291 0.286542 0.186542 \n", + "1 0.315645 0.495355 0.232135 0.549324 0.572232 0.472232 \n", + "2 0.735692 0.435998 0.430411 0.531757 0.489528 0.389528 \n", + "3 0.157158 0.929446 0.402791 0.685976 0.246594 0.146594 \n", + "4 0.604341 0.232964 0.229109 0.022881 0.479022 0.379022 \n", + "\n", + "[10 rows x 21 columns]" + ] + }, + "execution_count": 132, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# add a new column to the data frame with the name '20' and the values of the column '19' minus 0.1\n", + "df['20'] = df['19'] - 0.1\n", + "df.head(10)\n" + ] }, { "cell_type": "markdown", @@ -209,10 +1073,176 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 134, "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 0 1 2 3 4 5 6 \\\n", + "0 0.734751 NaN 0.734309 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN 0.735762 0.730664 \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN 0.701362 NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.738398 \n", + "1 NaN NaN 0.708804 NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN 0.713370 NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN 0.747632 0.726855 NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN 0.700893 NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 0.702566 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN 0.725831 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN 0.735894 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN 0.736029 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN 0.747296 NaN 0.732902 NaN NaN 0.712417 \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.712240 \n", + "4 NaN NaN 0.736542 NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN 0.703225 NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 0.713271 NaN NaN 0.702348 NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 0.728001 NaN NaN NaN NaN 0.715080 NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN 0.717396 NaN \n", + "\n", + " 7 8 9 10 11 12 13 \\\n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN 0.715929 NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.704575 \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN 0.717817 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN 0.737445 NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.711158 \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.720938 \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 0.729812 NaN NaN NaN 0.729498 0.721515 NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN 0.705133 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN 0.732133 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "\n", + " 14 15 16 17 18 19 \n", + "0 NaN NaN 0.749068 NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN 0.739031 NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN 0.735692 NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 0.739656 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN 0.726412 NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 0.730355 NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN 0.713078 NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN 0.739383 \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN 0.708510 NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 0.713369 0.707874 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN 0.719610 NaN 0.724486 \n", + "3 NaN 0.732153 NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", + "4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# extract and print all values from the data frame that are between 0.7 and 0.75\n", + "df5 = df[(df >= 0.7) & (df <= 0.75)]\n", + "print(df5)\n" + ] } ], "metadata": {