🔍 Как сделать выборку pandas: легкий и подробный гид для начинающих!

Для создания выборки с использованием библиотеки Pandas вам необходимо использовать метод query() или оператор [] с условием внутри.

import pandas as pd

# Пример использования метода query()
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 35]})

filtered_df = df.query('Age > 25')
print(filtered_df)

# Пример использования оператора []
filtered_df = df[df['Age'] > 25]
print(filtered_df)

Как сделать выборку pandas

Привет! В этой статье мы поговорим о том, как сделать выборку данных при помощи библиотеки pandas в языке программирования Python. Pandas предоставляет набор функций и методов, которые значительно упрощают работу с данными.

Чтобы начать, нам понадобится установить библиотеку pandas. Для этого выполните следующую команду:

pip install pandas

Как только у вас установлена pandas, вы можете импортировать ее и начать использовать ее возможности.

import pandas as pd

Перед тем как перейти к выборке данных, нам нужно иметь таблицу данных, с которой мы будем работать. Для примера давайте создадим небольшую таблицу с данными о студентах:

data = {
        'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'], 
        'Age': [20, 22, 21], 
        'GPA': [3.5, 3.9, 3.2]
    }
    df = pd.DataFrame(data)

Теперь, когда у нас есть таблица, давайте рассмотрим некоторые способы сделать выборку данных:

1. Выборка строк по условию

Используя операторы сравнения или логические операторы, вы можете выбрать строки, удовлетворяющие определенным критериям. Например, если вы хотите выбрать только студентов, возраст которых больше 20 лет, вы можете сделать следующую выборку:

selected_rows = df[df['Age'] > 20]

В результате получите новую таблицу, содержащую только тех студентов, возраст которых больше 20 лет.

2. Выборка столбцов

Иногда вам может понадобиться выбрать только определенные столбцы из таблицы. Для этого используйте следующий синтаксис:

selected_columns = df[['Name', 'GPA']]

В данном примере мы выбираем только столбцы "Name" и "GPA" и получаем новую таблицу только с этими столбцами.

3. Выборка по индексу

Вы также можете выбрать строки по их индексам. Для этого воспользуйтесь методом loc. Например, если вы хотите выбрать только первую строку таблицы:

selected_row = df.loc[0]

В результате получите только первую строку таблицы.

4. Выборка с помощью нескольких условий

Чтобы сделать выборку с использованием нескольких условий, можно использовать логические операторы & (и) и | (или). Например, чтобы выбрать студентов, возраст которых больше 20 лет и средний балл которых выше 3.5, можно использовать следующую выборку:

selected_rows = df[(df['Age'] > 20) & (df['GPA'] > 3.5)]

В результате получите новую таблицу, содержащую только тех студентов, которые соответствуют обоим условиям.

5. Выборка с использованием метода query

Библиотека pandas также предоставляет метод query, который позволяет делать выборку данных с использованием строкового выражения. Например, мы можем выбрать только студентов, чье имя начинается с буквы "J" и возраст которых меньше 22:

selected_rows = df.query("Name.str.startswith('J') and Age < 22")

В результате получите новую таблицу, содержащую только тех студентов, которые соответствуют указанным условиям.

Заключение

На этом мы завершаем наше рассмотрение о том, как сделать выборку данных при помощи библиотеки pandas. Мы рассмотрели различные способы выборки строк и столбцов, а также использование условий для создания выборки. Повторюсь, pandas предоставляет высокоуровневые инструменты для работы с данными, и знание этих функций поможет вам эффективно анализировать и обрабатывать данные.

Будьте на шаг впереди и продолжайте учиться!