En el món de l'anàlisi de dades, manejar grans conjunts de dades pot ser una tasca descoratjadora. Una de les parts essencials d'aquest procés és filtrar les dades per obtenir la informació rellevant. Quan es tracta de Python, la poderosa biblioteca pandes ens ve en ajuda. En aquest article, parlarem com filtrar totes les columnes en un DataFrame pandas. Passarem per una explicació pas a pas del codi i proporcionarem una comprensió profunda de les biblioteques i funcions que es poden utilitzar per a problemes similars.
Presentació dels pandes
és una biblioteca de codi obert que proporciona estructures de dades fàcils d'utilitzar i eines d'anàlisi de dades per al llenguatge de programació Python. Té un paper important en l'ecosistema de la ciència de dades i s'ha convertit en una eina imprescindible per a qualsevol científic de dades o analista que treballi amb Python. Entre les seves característiques, els pandas ofereixen dues estructures de dades principals: DataFrame i Sèrie. Un DataFrame és una taula bidimensional amb eixos etiquetats (files i columnes), mentre que una sèrie és una matriu etiquetada unidimensional.
Per a aquest article, ens centrarem a filtrar valors específics presents a qualsevol columna d'un DataFrame pandas. Per fer-ho, farem servir els pandes .està dins() funció juntament amb l'emmascarament booleà.
Filtrat d'un DataFrame
Per filtrar un DataFrame en pandas, seguiu aquests passos:
1. Importa la biblioteca de pandas
2. Creeu un DataFrame o carregueu-lo des d'un fitxer
3. Definiu els valors que voleu filtrar
4. Apliqueu el filtre utilitzant la funció `.isin()` i l'emmascarament booleà
5. Mostra el DataFrame filtrat
Aprofundim en el codi per entendre com funciona.
import pandas as pd
# Creating a DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Column2': [10, 20, 30, 40, 50],
'Column3': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)
# Define the values to filter
filter_values = [1, 3, 5, 'A']
# Apply the filter using .isin() and boolean masking
filtered_df = df[df.isin(filter_values).any(axis=1)]
# Display the filtered DataFrame
print(filtered_df)
En aquest exemple, primer importem la biblioteca pandas i creem un DataFrame amb tres columnes. Definim els valors que volem filtrar (1, 3, 5 i 'A') i apliquem el filtre mitjançant la funció `.isin()` combinada amb l'emmascarament booleà. La funció `any(axis=1)` comprova si algun valor dins d'una fila compleix els criteris de filtratge. Finalment, imprimim el DataFrame filtrat.
La funció .isin() i l'emmascarament booleà
El .està dins() La funció pandas és una eina versàtil per filtrar dades en funció d'una llista o conjunt de valors. Retorna un DataFrame booleà de la mateixa forma que l'original, indicant quins elements estan presents a la llista o conjunt proporcionat. En el nostre cas, passem una llista de valors que volem filtrar.
L'emmascarament booleà és una tècnica que s'utilitza als pandes per al filtratge de dades per elements. Consisteix a aplicar una màscara booleana (una matriu de valors True i False) a una estructura de dades per filtrar-ne els elements. En el context del nostre problema, utilitzem l'emmascarament booleà juntament amb la funció .isin() per recuperar files que contenen els valors desitjats.
Amb una comprensió clara de la biblioteca pandas, les estructures de DataFrame i la funció .isin(), podem filtrar de manera efectiva qualsevol DataFrame de pandas. Aquestes tècniques ens permeten explorar grans conjunts de dades i extreure informació valuosa amb facilitat, fent que els pandes siguin una biblioteca de referència per a l'anàlisi de dades a Python.
