Освоение Pandas: изучение различных методов извлечения определенных строк

Pandas — это мощная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляющая множество методов для работы с табличными данными. Одной из распространенных задач является извлечение определенных строк из DataFrame на основе определенных условий или критериев. В этой статье блога мы углубимся в различные методы получения строк с помощью pandas и рассмотрим примеры кода, иллюстрирующие каждый подход.

Метод 1: использование логического индексирования
Один простой метод получения строк в pandas — использование логического индексирования. Этот подход предполагает создание логического условия, которое оценивается как Trueдля нужных строк и Falseдля остальных. Давайте рассмотрим пример, где у нас есть DataFrame с именем df:

desired_rows = df[df['column_name'] == 'desired_value']

.

В приведенном выше фрагменте кода мы создаем логическое условие, сравнивая значения в столбце «имя_столбца» с «желаемым_значением». Результирующий DataFrame, desired_rows, будет содержать только те строки, которые соответствуют условию.

Метод 2: использование функции loc()
Функция loc()в pandas позволяет нам извлекать строки на основе индексации на основе меток. Он предоставляет гибкий способ разрезать DataFrame и выбрать определенные строки. Вот пример:

desired_rows = df.loc[df['column_name'] == 'desired_value']

Функция loc()принимает логическое условие в качестве аргумента и возвращает DataFrame, содержащий строки, удовлетворяющие этому условию.

Метод 3: использование функции iloc()
Функция iloc()аналогична loc(), но она использует индексацию на основе целых чисел, а не меток. Это позволяет нам получать строки по их положению в DataFrame. Рассмотрим следующий пример:

desired_rows = df.iloc[2:5]

В приведенном выше фрагменте кода мы извлекаем строки со 2 по 4 (исключительно) из DataFrame dfи сохраняем их в переменной desired_rows.

Метод 4: использование Query()
Pandas также предоставляет метод query(), который позволяет нам получать строки на основе строки запроса. Этот метод особенно полезен при работе с большими наборами данных. Вот пример:

desired_rows = df.query('column_name == "desired_value"')

Метод query()оценивает строку запроса и возвращает DataFrame, содержащий строки, соответствующие условию.

В этой статье блога мы рассмотрели несколько методов получения определенных строк из DataFrame pandas. Мы рассмотрели булеву индексацию, функцию loc()для индексации на основе меток, функцию iloc()для индексации на основе целых чисел и метод query()для запроса. данные. Освоив эти методы, вы сможете эффективно извлекать строки, необходимые для задач анализа данных.