В мире анализа и обработки данных pandas — это мощная библиотека, предоставляющая универсальные инструменты для работы со структурированными данными. Одной из фундаментальных задач обработки данных является выбор подмножества, который включает в себя извлечение определенных частей набора данных на основе определенных условий или критериев. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы применения выбора подмножества в pandas, сопровождаемые разговорными объяснениями и примерами кода. Итак, давайте углубимся и станем мастерами выбора подмножества в пандах!

Метод 1: использование логического индексирования
Логическое индексирование — это простой и интуитивно понятный способ выбора подмножеств данных в pandas. Он включает в себя указание условия или набора условий, в результате которых создается логическая маска, которая затем используется для фильтрации DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating a sample DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# Selecting rows where Age is greater than 30
subset = df[df['Age'] > 30]
print(subset)

Метод 2: использование loc и iloc
Аксессуары loc и iloc в pandas предоставляют мощные способы выбора подмножеств на основе меток или целочисленной индексации соответственно. Метод loc используется для выбора на основе меток, а метод iloc — для выбора на основе целых чисел. Вот пример:

# Selecting rows based on label condition
subset = df.loc[df['City'] == 'London']
print(subset)
# Selecting rows based on integer-based condition
subset = df.iloc[[0, 2]]
print(subset)

Метод 3: использование isin
Метод isin позволяет выбирать подмножества на основе нескольких значений в столбце. Он возвращает логическую маску, указывающую, содержится ли каждый элемент в указанных значениях. Вот пример:

# Selecting rows where Name is either 'Alice' or 'Charlie'
subset = df[df['Name'].isin(['Alice', 'Charlie'])]
print(subset)

Метод 4: использование запроса
Метод запроса в pandas обеспечивает краткий способ выбора подмножеств с использованием синтаксиса, подобного SQL. Это позволяет вам писать сложные условия фильтрации в читаемой форме. Вот пример:

# Selecting rows where Age is greater than 30 and City is 'Paris'
subset = df.query('Age > 30 and City == "Paris"')
print(subset)

Метод 5: использование метода «фильтра».
Метод фильтра в pandas обеспечивает гибкий способ выбора подмножеств на основе имен столбцов или определенных шаблонов. Это позволяет вам включать или исключать столбцы в зависимости от ваших требований. Вот пример:

# Selecting columns that start with 'N'
subset = df.filter(like='N')
print(subset)

В этой статье мы рассмотрели несколько удобных методов выбора подмножества в pandas. Мы рассмотрели такие методы, как логическое индексирование, loc, iloc, isin, запрос и метод фильтра. Каждый метод имеет свои сильные стороны и может использоваться в различных сценариях в зависимости от ваших конкретных требований. Освоив эти методы выбора подмножества, вы получите мощный набор инструментов для эффективного извлечения данных и управления ими в pandas.

Помните, что эффективный выбор подмножества имеет решающее значение для эффективной обработки и анализа данных. Итак, продолжайте практиковаться и экспериментировать с этими методами, чтобы стать профессионалом в выборе подмножества панд!