Sa mundo ng pagsusuri ng data, ang paghawak ng malalaking dataset ay maaaring maging isang nakakatakot na gawain. Ang isa sa mga mahahalagang bahagi ng prosesong ito ay ang pag-filter ng data upang makuha ang nauugnay na impormasyon. Pagdating sa Python, ang makapangyarihang library pandas tumulong sa atin. Sa artikulong ito, tatalakayin natin paano i-filter ang lahat ng column sa isang pandas DataFrame. Daan tayo sa sunud-sunod na pagpapaliwanag ng code at magbibigay ng malalim na pag-unawa sa mga library at function na maaaring magamit para sa mga katulad na problema.
Pagpapakilala ng mga panda
ay isang open-source na library na nagbibigay ng madaling gamitin na mga istruktura ng data at mga tool sa pagsusuri ng data para sa Python programming language. Malaki ang papel nito sa ecosystem ng agham ng data at naging isang kailangang-kailangan na tool para sa sinumang data scientist o analyst na nagtatrabaho sa Python. Kabilang sa mga tampok nito, nag-aalok ang mga panda ng dalawang pangunahing istruktura ng data: Balangkas ng mga datos at Serye. Ang DataFrame ay isang two-dimensional na talahanayan na may mga label na axes (mga hilera at column), habang ang isang Serye ay isang one-dimensional na may label na array.
Para sa artikulong ito, tututukan namin ang pag-filter ng mga partikular na halaga na nasa anumang column ng isang pandas DataFrame. Upang gawin ito, gagamitin namin ang mga panda .isin() function kasama ng boolean masking.
Pag-filter ng DataFrame
Upang mag-filter ng DataFrame sa mga pandas, sundin ang mga hakbang na ito:
1. Mag-import ng pandas library
2. Gumawa ng DataFrame o i-load ito mula sa isang file
3. Tukuyin ang mga halaga na gusto mong i-filter
4. Ilapat ang filter gamit ang `.isin()` function at boolean masking
5. Ipakita ang na-filter na DataFrame
Sumisid tayo sa code upang maunawaan kung paano ito gumagana.
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)
Sa halimbawang ito, ini-import muna namin ang library ng pandas at lumikha ng DataFrame na may tatlong column. Tinutukoy namin ang mga value na gusto naming i-filter (1, 3, 5, at 'A') at ilapat ang filter gamit ang function na `.isin()` na sinamahan ng boolean masking. Sinusuri ng function na `any(axis=1)` kung ang anumang value sa loob ng isang row ay nakakatugon sa pamantayan sa pag-filter. Sa wakas, nai-print namin ang na-filter na DataFrame.
Ang .isin() function at boolean masking
Ang .isin() Ang function sa pandas ay isang maraming gamit na tool para sa pag-filter ng data batay sa isang listahan o hanay ng mga halaga. Nagbabalik ito ng boolean DataFrame na kapareho ng hugis ng orihinal, na nagsasaad kung aling mga elemento ang nasa ibinigay na listahan o set. Sa aming kaso, nagpapasa kami ng listahan ng mga value na gusto naming i-filter.
Ang Boolean masking ay isang pamamaraan na ginagamit sa mga panda para sa element-wise na pag-filter ng data. Binubuo ito ng paglalapat ng boolean mask (isang hanay ng True at False value) sa isang istraktura ng data upang i-filter ang mga elemento nito. Sa konteksto ng aming problema, gumagamit kami ng boolean masking kasama ang .isin() function upang kunin ang mga row na naglalaman ng mga gustong value.
Sa isang malinaw na pag-unawa sa library ng mga pandas, mga istruktura ng DataFrame, at ang function na .isin(), maaari naming epektibong i-filter ang anumang DataFrame ng pandas. Ang mga diskarteng ito ay nagbibigay-daan sa amin na galugarin ang malalaking dataset at kumuha ng mahahalagang insight nang madali, na ginagawang isang go-to library ang mga pandas para sa pagsusuri ng data sa Python.
