题目
现有一份关于巧克力评价的数据集：
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| df = pd.read_csv('../data/chocolate.csv')
df.head(3)
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- 把列索引名中的
\n替换为空格。 - 巧克力
Rating评分为1至5，每0.25分一档，请选出2.75分及以下且可可含量Cocoa Percent高于中位数的样本。 - 将
Review Date和Company Location设为索引后，选出Review Date在2012年之后且Company Location不属于France, Canada, Amsterdam, Belgium的样本。
第 1 问
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| df.columns = df.columns.map(lambda x: x.replace('\n', ' '))
df.head()
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第 2 问
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| cocoa_percent_median = df["Cocoa Percent"].apply(lambda x: float(x[:-1]) / 100).median()
df[(df.Rating <= 2.75) & (df["Cocoa Percent"].apply(lambda x: float(x[:-1]) / 100) > cocoa_percent_median)]
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第 3 问
将Review Date和Company Location设为索引后，选出Review Date在2012年之后且Company Location不属于France, Canada, Amsterdam, Belgium的样本。
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| df.set_index(["Review Date", "Company Location"], inplace=True)
df.query('(`Review Date` > 2012) & (`Company Location` not in ["France", "Canada", "Amsterdam", "Belgium"])')
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我尝试用loc去做这一小题, 但没能做到.