Përmbajtje:

Si i filtroni pandat?
Si i filtroni pandat?

Video: Si i filtroni pandat?

Video: Si i filtroni pandat?
Video: Tom și Jerry | Castravetofobia | Cartoonito 2024, Nëntor
Anonim

Një mënyrë për të filtër sipas rreshtave në Pandat është përdorimi i shprehjes boolean. Fillimisht krijojmë një variabël boolean duke marrë kolonën e interesit dhe duke kontrolluar nëse vlera e saj është e barabartë me vlerën specifike që duam të zgjedhim/mbajmë. Për shembull, le të na filtër korniza e të dhënave ose nëngrupi i kornizës së të dhënave bazuar në vlerën e vitit 2002.

Po kështu, njerëzit pyesin, si e filtroni një Pandas DataFrame bazuar në vlerat null të një kolone?

te filtër jashtë rreshtave të korniza e të dhënave të pandave që ka munguar vlerat në Kolona Last_Name, fillimisht do të gjejmë indeksin e kolonë me jo vlerat zero me pandat funksioni notnull(). Do të kthejë një seri boolean, ku është e vërtetë për jo i pavlefshëm dhe E rreme për vlerat zero ose mungon vlerat.

Në mënyrë të ngjashme, a janë pandat nule? pandat . është nul. Zbuloni vlerat që mungojnë për një objekt të ngjashëm me grupin. Ky funksion merr një objekt skalar ose të ngjashëm me vargje dhe tregon nëse vlerat mungojnë (NaN në vargjet numerike, Asnjë ose NaN në vargjet e objekteve, NaT në datatimelike).

Në këtë mënyrë, si mund të zgjedh rreshtat në panda?

Hapat për të zgjedhur rreshtat nga Pandas DataFrame

  1. Hapi 1: Mblidhni të dhënat tuaja. Së pari, do t'ju duhet të mbledhni të dhënat tuaja.
  2. Hapi 2: Krijo DataFrame. Pasi t'i keni gati të dhënat tuaja, do t'ju duhet të krijoni DataFrame për pandat për të kapur ato të dhëna në Python.
  3. Hapi 3: Zgjidhni Rreshtat nga Pandas DataFrame.

Si mund të zgjedh një kolonë në panda?

Përmbledhje vetëm e operatorit të indeksimit

  1. Qëllimi i tij kryesor është të zgjedhë kolonat sipas emrave të kolonave.
  2. Zgjidhni një kolonë të vetme si Seri duke ia kaluar direkt emrin e kolonës: df['col_name']
  3. Zgjidhni disa kolona si një DataFrame duke i kaluar një listë në të: df['col_name1', 'col_name2']

Recommended: