Selesai: tapis semua lajur dalam panda

Dalam dunia analisis data, mengendalikan set data yang besar boleh menjadi tugas yang sukar. Salah satu bahagian penting dalam proses ini ialah menapis data untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan. Apabila ia datang kepada Python, perpustakaan yang berkuasa panda datang membantu kami. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan bagaimana untuk menapis semua lajur dalam DataFrame panda. Kami akan melalui penjelasan langkah demi langkah tentang kod dan memberikan pemahaman yang mendalam tentang perpustakaan dan fungsi yang boleh digunakan untuk masalah yang sama.

Memperkenalkan panda

ialah perpustakaan sumber terbuka yang menyediakan struktur data dan alat analisis data yang mudah digunakan untuk bahasa pengaturcaraan Python. Ia memainkan peranan penting dalam ekosistem sains data dan telah menjadi alat yang mesti ada untuk mana-mana saintis data atau penganalisis yang bekerja dengan Python. Antara cirinya, panda menawarkan dua struktur data utama: DataFrame and Siri. DataFrame ialah jadual dua dimensi dengan paksi berlabel (baris dan lajur), manakala Siri ialah tatasusunan berlabel satu dimensi.

Untuk artikel ini, kami akan menumpukan pada menapis nilai khusus yang terdapat dalam mana-mana lajur DataFrame panda. Untuk melakukan ini, kami akan menggunakan panda .adalah dalam() berfungsi bersama dengan penyekat boolean.

Menapis DataFrame

Untuk menapis DataFrame dalam panda, ikut langkah berikut:

1. Import perpustakaan panda
2. Buat DataFrame atau muatkannya daripada fail
3. Tentukan nilai yang anda ingin tapis
4. Gunakan penapis menggunakan fungsi `.isin()` dan pelekat boolean
5. Paparkan DataFrame yang ditapis

Mari kita selami kod untuk memahami cara ia berfungsi.

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)

Dalam contoh ini, kami mula-mula mengimport pustaka panda dan mencipta DataFrame dengan tiga lajur. Kami mentakrifkan nilai yang ingin kami tapis (1, 3, 5 dan 'A') dan menggunakan penapis menggunakan fungsi `.isin()` digabungkan dengan penyekat boolean. Fungsi `any(axis=1)` menyemak sama ada sebarang nilai dalam baris memenuhi kriteria penapisan. Akhir sekali, kami mencetak DataFrame yang ditapis.

Fungsi .isin() dan penyekat boolean

. .adalah dalam() fungsi dalam panda ialah alat serba boleh untuk menapis data berdasarkan senarai atau set nilai. Ia mengembalikan DataFrame boolean dengan bentuk yang sama seperti yang asal, menunjukkan elemen mana yang terdapat dalam senarai atau set yang disediakan. Dalam kes kami, kami lulus senarai nilai yang ingin kami tapis.

Boolean masking ialah teknik yang digunakan dalam panda untuk penapisan data mengikut unsur. Ia terdiri daripada menggunakan topeng boolean (susunan nilai True dan False) pada struktur data untuk menapis elemennya. Dalam konteks masalah kami, kami menggunakan penyekat boolean bersama-sama dengan fungsi .isin() untuk mendapatkan semula baris yang mengandungi nilai yang dikehendaki.

Dengan pemahaman yang jelas tentang perpustakaan panda, struktur DataFrame dan fungsi .isin(), kami boleh menapis mana-mana DataFrame panda dengan berkesan. Teknik ini membolehkan kami meneroka set data yang besar dan mengekstrak cerapan berharga dengan mudah, menjadikan panda sebagai pustaka pilihan untuk analisis data dalam Python.

Related posts:

Tinggalkan komen