🐼 Как создать маску pandas: простое руководство для начинающих

Как создать маску в Pandas?

Для создания маски в Pandas мы можем использовать логические операции вместе с операторами сравнения.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван', 'Петр'],
        'Возраст': [25, 30, 20, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Создание маски
mask = (df['Возраст'] > 25) & (df['Город'] == 'Москва')

# Применение маски для фильтрации данных
filtered_data = df[mask]

print(filtered_data)

В приведенном примере мы создаем DataFrame с данными о людях, включающими имя, возраст и город проживания. Затем мы создаем маску, которая отфильтровывает людей старше 25 лет и живущих в Москве. В результате применения этой маски мы получаем только те строки, которые удовлетворяют этим условиям.

Как создать маску Pandas

Привет! Если ты ищешь способ создать маску в Pandas, то ты попал по адресу. В этой статье я расскажу тебе, как использовать методы Pandas для создания масок и фильтрации данных на основе условий. Для наглядности, я также предоставлю примеры кода.

Что такое маска?

Маска в Pandas - это булева серия, которая позволяет выбирать определенные строки или столбцы в DataFrame на основе заданных условий. Маска представляет собой массив из True и False в соответствии с выполнением или неисполнением условия.

Как создать маску?

Для создания маски в Pandas используется оператор сравнения (==, !=, <, >, <=, >=) в сочетании с одним или несколькими столбцами DataFrame. Вот несколько способов создания маски:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Иван', 'Елена'],
        'Возраст': [25, 32, 28, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск', 'Екатеринбург']}
df = pd.DataFrame(data)

# Создание маски на основе условия
mask = df['Возраст'] > 30

# Просмотр только отфильтрованных строк
filtered_data = df[mask]
print(filtered_data)

В этом примере мы создали DataFrame с данными о некоторых людях. Затем мы создали маску, используя условие, что возраст больше 30. И наконец, мы применили маску к DataFrame и вывели только отфильтрованные строки.

Комбинирование условий

Кроме того, мы можем комбинировать условия с помощью логических операторов (and, or) или использовать другие методы Pandas, такие как `isin()`. Вот примеры:

# Создание маски на основе комбинированного условия
mask = (df['Возраст'] > 30) & (df['Город'].isin(['Москва', 'Санкт-Петербург']))

# Просмотр только отфильтрованных строк
filtered_data = df[mask]
print(filtered_data)

В этом примере мы комбинировали условия, проверяя и возраст больше 30, и что город равен либо 'Москва', либо 'Санкт-Петербург'.

Использование маски для обновления данных

Маски также могут быть очень полезны для обновления данных в DataFrame. Мы можем присвоить новое значение только отфильтрованным строкам. Вот пример:

# Обновление значений в отфильтрованных строках
df.loc[mask, 'Город'] = 'Орел'
print(df)

В этом примере мы присваиваем новое значение 'Орел' в столбце 'Город' только тем строкам, которые удовлетворяют условию маски.

Заключение

Маски в Pandas предоставляют мощный инструмент для фильтрации данных на основе условий. В этой статье мы рассмотрели, как создать маску, комбинировать условия и использовать маски для обновления данных в DataFrame. Надеюсь, эта статья помогла вам разобраться в создании масок в Pandas!