Veri analizi dünyasında, büyük veri kümelerini işlemek göz korkutucu bir görev olabilir. Bu sürecin temel parçalarından biri, ilgili bilgileri elde etmek için verileri filtrelemektir. Python'a gelince, güçlü kütüphane pandalar yardımımıza gelir. Bu yazıda tartışacağız bir pandas DataFrame'deki tüm sütunları nasıl filtreleyeceğinizi. Kodun adım adım açıklamasını yapacağız ve benzer problemler için kullanılabilecek kütüphaneler ve fonksiyonlar hakkında derinlemesine bir anlayış sağlayacağız.
pandalarla tanışın
Python programlama dili için kullanımı kolay veri yapıları ve veri analiz araçları sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Veri bilimi ekosisteminde önemli bir rol oynar ve Python ile çalışan tüm veri bilimcileri veya analistleri için olmazsa olmaz bir araç haline gelmiştir. Özellikleri arasında pandalar iki temel veri yapısı sunar: Veri çerçevesi ve Dizi. DataFrame, etiketli eksenleri (satırlar ve sütunlar) içeren iki boyutlu bir tablodur, Series ise tek boyutlu etiketli bir dizidir.
Bu makale için, bir panda DataFrame'in herhangi bir sütununda bulunan belirli değerleri filtrelemeye odaklanacağız. Bunu yapmak için pandaları kullanacağız. .içinde() boolean maskeleme ile birlikte çalışır.
Bir DataFrame'i Filtreleme
Pandalarda bir DataFrame'i filtrelemek için şu adımları izleyin:
1. Pandalar kitaplığını içe aktarın
2. Bir DataFrame oluşturun veya bir dosyadan yükleyin
3. Filtrelemek istediğiniz değerleri tanımlayın
4. `.isin()` işlevini ve boolean maskelemeyi kullanarak filtreyi uygulayın
5. Filtrelenmiş DataFrame'i görüntüleyin
Nasıl çalıştığını anlamak için kodu inceleyelim.
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)
Bu örnekte, önce pandas kitaplığını içe aktarıyoruz ve üç sütunlu bir DataFrame oluşturuyoruz. Filtrelemek istediğimiz değerleri (1, 3, 5 ve 'A') tanımlıyoruz ve boolean masking ile birleştirilmiş `.isin()` fonksiyonunu kullanarak filtreyi uyguluyoruz. "any(axis=1)" işlevi, bir satırdaki herhangi bir değerin filtreleme ölçütlerini karşılayıp karşılamadığını kontrol eder. Son olarak, filtrelenmiş DataFrame'i yazdırıyoruz.
.isin() işlevi ve boolean maskeleme
The .içinde() pandas işlevi, bir liste veya değer kümesine dayalı olarak verileri filtrelemek için çok yönlü bir araçtır. Sağlanan listede veya kümede hangi öğelerin bulunduğunu gösteren, orijinalle aynı şekle sahip bir boole DataFrame döndürür. Bizim durumumuzda, filtrelemek istediğimiz değerlerin bir listesini iletiyoruz.
Boolean maskeleme, pandalarda verilerin öğe bazında filtrelenmesi için kullanılan bir tekniktir. Öğelerini filtrelemek için bir veri yapısına bir boole maskesi (bir Doğru ve Yanlış değerler dizisi) uygulamaktan oluşur. Problemimiz bağlamında, istenen değerleri içeren satırları almak için .isin() işleviyle birlikte boolean maskeleme kullanıyoruz.
Panda kitaplığını, DataFrame yapılarını ve .isin() işlevini net bir şekilde anlayarak, herhangi bir panda DataFrame'i etkili bir şekilde filtreleyebiliriz. Bu teknikler, büyük veri kümelerini keşfetmemize ve değerli içgörüleri kolayca çıkarmamıza olanak tanıyarak pandaları Python'da veri analizi için başvurulacak bir kitaplık haline getiriyor.
