Как да поднастроите рамка от данни от една или няколко колони?

Когато се опитвате да разберете голям DataFrame в Pandas, може да се наложи да го подмножите по колони и редове. В този урок ще покажем най-разпространените случаи на използване на разделяне на колони във вашия DataFrame.

Ще започнем с настройването на нашия примерен DataFrame, което ще направим, като изпълним следния код на Python в любимата ни среда (за простота използвам Anaconda и Jupyter Lab).

import pandas as pd # import the pandas library

languages = ({"language": [ "Python", "C-Sharp", "Javascript","PHP"] ,
         "avg_difficulty_level": [3, 2, 2, 1],
              "avg_salary": [120, 100, 120, 80],
          "applications": [10,15,14,20]})

# Now let's convert our dict to a DataFrame

languages = pd.DataFrame.from_dict(languages)

Сега нека разгледаме първите редове на Dataframe, използвайки метода head().

languages.head()

Както можете да видите, това е доста прост DataFrame, който ще използваме като пример в тази публикация:

Филтриране на една колона

Ще започнем с най-простия случай, който е да подмножим една колона от нашия набор от данни. Изпълнението на следната команда ще създаде обект на серия:

По име/етикет

languages["language"]

Резултатът е серия:

0 Python
1 C-Sharp
2 Javascript
3 PHP
Име: език, dtype: обект

type(languages["language"])

pandas.core.series.Series

По индекс

Следната команда също ще върне серия, съдържаща първата колона

languages.iloc[:,0]

Избиране на множество колони

По име

Когато предава списък с колони, Pandas ще върне DataFrame, съдържащ част от данните.

languages[["language", "applications"]]

По етикет (с loc)

df.loc[:,["language","applications"]]

Резултатът ще бъде подобен.

По индекс

Сега нека извлечем няколко колони с помощта на индекса:

languages.iloc[: ,[0,3]]

По условие

В този случай просто ще покажем колоните, чието име съответства на конкретен израз. Ще използваме доста удобния метод за филтриране :

languages.filter(axis = 1, like="avg")

бележки:

1. можем също да филтрираме по конкретен регулярен израз (regex).
2. Можем да приложим параметъра axis=0 за филтриране по конкретна стойност на ред.

Филтрирайте конкретни редове по условие

Ето един доста лесен начин за подзадаване на DataFrame според стойност на ред:

languages[(languages["applications"] > 15)]

Имаме само един резултат:

languages[(languages["applications"] > 15)]