Како подскупити оквир података за једну или више колона?

Када покушавате да схватите велики ДатаФраме у Пандас-у, можда ћете морати да га подскупите по колонама и редовима. У овом водичу ћемо показати најчешће случајеве коришћења партиционисања колона вашег ДатаФраме-а.

Почећемо тако што ћемо поставити наш пример ДатаФраме-а, што ћемо урадити тако што ћемо покренути следећи Питхон код у нашем омиљеном окружењу (ради једноставности, користим Анацонда и Јупитер Лаб).

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)

Сада, хајде да погледамо прве редове нашег Датафраме-а користећи методу хеад().

languages.head()

Као што видите, ово је прилично једноставан ДатаФраме који ћемо користити као пример у овом посту:

Филтрирање једне колоне

Почећемо са најједноставнијим случајем, а то је да подскупимо једну колону из нашег скупа података. Покретање следеће команде ће креирати објекат серије:

По имену / етикети

languages["language"]

Излаз је серија:

0 Питхон
1 Ц-Схарп
2 Јавасцрипт
3 ПХП
Име: језик, дтипе: објекат

type(languages["language"])

пандас.цоре.сериес.Сериес

По индексу

Следећа команда ће такође вратити серију која садржи прву колону

languages.iloc[:,0]

Избор више колона

Поименце

Када прослеђује листу колона, Пандас ће вратити ДатаФраме који садржи део података.

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

По етикети (са лоц-ом)

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

Резултат ће бити сличан.

По индексу

Хајде сада да преузмемо више колона користећи индекс:

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

По услову

У овом случају, само ћемо приказати колоне чије име одговара одређеном изразу. Користићемо прилично згодан метод филтера :

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

напомене:

1. такође можемо филтрирати према одређеном регуларном изразу (регек).
2. Можемо применити параметар акис=0 да филтрирамо према одређеној вредности реда.

Филтрирајте одређене редове према услову

Ево прилично једноставног начина да подсетите ДатаФраме према вредности реда:

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

Имамо само један резултат:

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