Sisukord:

Kuidas pandasid filtreerite?
Kuidas pandasid filtreerite?

Video: Kuidas pandasid filtreerite?

Video: Kuidas pandasid filtreerite?
Video: Полный курс Redux Toolkit + RTK Query для начинающих | Редакс за 2 часа! 2024, Aprill
Anonim

Üks võimalus filter ridade kaupa Pandad on kasutada tõeväärtuslikku avaldist. Esmalt loome tõeväärtuse muutuja, võttes huvipakkuva veeru ja kontrollides, kas selle väärtus võrdub konkreetse väärtusega, mida tahame valida/säilitada. Näiteks lubage meil filter andmeraamistik või andmeraami alamhulk, mis põhineb 2002. aasta väärtusel.

Samuti küsivad inimesed, kuidas filtreerida Panda DataFrame veeru nullväärtuste alusel?

To filter ridadest välja panda andmeraamistik mis on puudu väärtused veerus Last_Namecoumn leiame esmalt indeksi veerg koos mitte nullväärtused koos pandad funktsioon notnull(). See tagastab tõepärase seeria, kus tõene ei ole null ja Vale jaoks nullväärtused või puudub väärtused.

Samamoodi, kas pandad on nullid? pandad . isnull. Tuvastage massiivilaadse objekti jaoks puuduvad väärtused. See funktsioon võtab skalaarse või massiivisarnase objekti ja näitab, kas väärtused puuduvad (NaN numbrimassiivides, None või NaN objektimassiivides, NaT kuupäeva-ajalaadsetes).

Kuidas sel viisil pandades ridu valida?

Sammud Pandas DataFrame'i ridade valimiseks

  1. 1. samm: koguge oma andmestik. Esiteks peate koguma oma andmed.
  2. 2. samm: looge DataFrame. Kui teil on andmed valmis, peate looma pandade DataFrame'i, et need andmed Pythonis jäädvustada.
  3. 3. samm: valige Pandas DataFrame'ist read.

Kuidas pandades veergu valida?

Ainult indekseerimisoperaatori kokkuvõte

  1. Selle esmane eesmärk on valida veerge veergude nimede järgi.
  2. Valige seeriana üks veerg, edastades sellele veeru nime otse: df['col_name']
  3. Valige DataFrame'ina mitu veergu, edastades sellele loendi: df['col_name1', 'col_name2']

Soovitan: