df_plantas['Grande_Porte'] = df_plantas['AlturaMedia'].apply(lambda x: True if x > 20 else False)
df_plantas[['Especie', 'AlturaMedia', 'Grande_Porte']].head()
Solucionado
df_plantas['Grande_Porte'] = df_plantas['AlturaMedia'].apply(lambda x: True if x > 20 else False)
df_plantas[['Especie', 'AlturaMedia', 'Grande_Porte']].head()
Ei, Marcia! Tudo bem?
Que legal você compartilhar mais uma atividade que está fazendo! Vi que usou a função apply com lambda de forma certeira para criar uma nova coluna booleana com base na altura média das plantas. Esse tipo de lógica é bem útil para categorizar dados com base em regras simples.
Você sabia que ao usar o método np.where() , as aplicações das condições ficarão ainda mais performática:
import numpy as np
df_plantas['Grande_Porte'] = np.where(
df_plantas['AlturaMedia'] > 20,
True,
False
)
Esse código usa a biblioteca numpy para definir True se a altura for maior que 20 e False caso contrario.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!