Основы Pandas №1. Чтение файлов, DataFrame, отбор данных
Фильтрация определенных значений в dataframe
жүктеу/скачать 1,17 Mb.
|
1Pandas No1. CHtenie failov DataFrame otbor dannykh (1)
- Бұл бет үшін навигация:
- Функции могут использоваться одна за другой
Фильтрация определенных значений в dataframeЕсли прошлый шаг показался сложным, то этот будет еще сложнее! Предположим, что вы хотите сохранить только тех пользователей, которые представлены в источнике «SEO». Для этого нужно отфильтровать по значению «SEO» в колонке «source»: article_read[article_read.source == 'SEO'] Важно понимать, как pandas работает с фильтрацией данных: Шаг 1) В первую очередь он оценивает каждую строчку в квадратных скобках: является ли 'SEO' значением колонки article_read.source? Результат всегда будет булевым значением (True или False). Шаг 2) Затем он выводит каждую строку со значением True из таблицы article_read. Выглядит сложно? Возможно. Но именно так это и работает, поэтому просто выучите, потому что пользоваться этим придется часто! Функции могут использоваться одна за другойВажно понимать, что логика pandas очень линейна (как в SQL, например). Поэтому если вы применяете функцию, то можете применить другую к ней же. В таком случае входящие данные последней функции будут выводом предыдущей. Например, объединим эти два метода перебора: article_read.head()[['country', 'user_id']] Первая строчка выбирает первые 5 строк из набора данных. Потом она выбирает колонки «country» и «user_id». Можно ли получить тот же результат с иной цепочкой функций? Конечно: article_read[['country', 'user_id']].head() В этом случае сначала выбираются колонки, а потом берутся первые 5 строк. Результат такой же — порядок функций (и их исполнение) отличается. А что будет, если заменить значение «article_read» на оригинальную функцию read_csv(): pd.read_csv( 'pandas_tutorial_read.csv', delimiter=';', names = ['my_datetime', 'event', 'country', 'user_id', 'source', 'topic'] )[['country', 'user_id']].head() Так тоже можно, но это некрасиво и неэффективно. Важно понять, что работа с pandas — это применение функций и методов один за одним, и ничего больше. жүктеу/скачать 1,17 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|