Mundarija:

Pandalarni qanday filtrlaysiz?
Pandalarni qanday filtrlaysiz?

Video: Pandalarni qanday filtrlaysiz?

Video: Pandalarni qanday filtrlaysiz?
Video: Пандалар йирткичми ёки утхур хайвонмими 2024, Noyabr
Anonim

Bir yo'l filtr qatorlar bo'yicha Pandalar mantiqiy ifodani ishlatishdir. Biz birinchi navbatda qiziqish ustunini olib, uning qiymati biz tanlamoqchi bo'lgan/saqlamoqchi bo'lgan ma'lum qiymatga teng yoki yo'qligini tekshirib, mantiqiy o'zgaruvchini yaratamiz. Masalan, keling filtr 2002 yil qiymatiga asoslangan dataframe yoki ma'lumotlar ramkasining pastki to'plami.

Xuddi shunday, odamlar Pandas DataFrame-ni ustunning null qiymatlari asosida qanday filtrlash mumkin?

Kimga filtr qatorlaridan chiqib pandas dataframe bu yo'qolgan qiymatlar Familiya_ustunida biz avval indeksni topamiz ustun bo'lmagan bilan null qiymatlar bilan pandalar notnull() funktsiyasi. Bu mantiqiy seriyani qaytaradi, bu erda rost emas null va False for null qiymatlar yoki yo'qolgan qiymatlar.

Xuddi shunday, pandalar nullmi? pandalar . null. Massivga o'xshash ob'ekt uchun etishmayotgan qiymatlarni aniqlash. Bu funksiya skalyar yoki massivga oʻxshash obyektni oladi va qiymatlar yoʻqligini koʻrsatadi (raqamli massivlarda NaN, obyekt massivlarida None yoki NaN, datetimelikeda NaT).

Shu tarzda, pandalarda qatorlarni qanday tanlash mumkin?

Pandas DataFrame-dan qatorlarni tanlash qadamlari

  1. 1-qadam: Ma'lumotlar to'plamini yig'ing. Birinchidan, siz ma'lumotlaringizni to'plashingiz kerak.
  2. 2-qadam: DataFrame yarating. Maʼlumotlaringiz tayyor boʻlgach, Pythonʼda ushbu maʼlumotlarni yozib olish uchun pandas DataFrameʼni yaratishingiz kerak boʻladi.
  3. 3-qadam: Pandas DataFrame-dan qatorlarni tanlang.

Pandalarda ustunni qanday tanlash mumkin?

Indekslash operatorining qisqacha mazmuni

  1. Uning asosiy maqsadi ustun nomlari bo'yicha ustunlarni tanlashdir.
  2. To'g'ridan-to'g'ri ustun nomini o'tkazish orqali bitta ustunni Seriya sifatida tanlang: df['col_name']
  3. Roʻyxatni oʻtkazish orqali DataFrame sifatida bir nechta ustunlarni tanlang: df['col_name1', 'col_name2']

Tavsiya: