🐍 Python: Оператор where в Pandas - полное руководство

Метод "where" в библиотеке Pandas используется для фильтрации значений в DataFrame на основе условия.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Иван', 'Ольга'],
        'Возраст': [25, 30, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Фильтрация на основе условия
filtered_df = df.where(df['Возраст'] > 28)

print(filtered_df)
    

Результат:

      Имя  Возраст
0     NaN      NaN
1  Мария     30.0
2    Иван     28.0
3   Ольга     32.0
    

Метод "where" заменяет значения, для которых условие не выполняется, на NaN или на заданное значение при использовании параметра "other".

Python Pandas: Метод where

В программировании, особенно при работе с данными, часто требуется проводить фильтрацию и преобразование значений. Библиотека Pandas в Python предоставляет множество методов для этих целей, одним из которых является метод where. В этой статье мы разберем подробное объяснение и примеры использования данного метода.

Описание метода where

Метод where в Pandas позволяет применить условие к объекту DataFrame или Series и вернуть новый объект с измененными значениями в соответствии с этим условием. Он подобен конструкции "if-else" в других языках программирования, но может быть применен к целому столбцу или даже к целому DataFrame.

Синтаксис метода where выглядит следующим образом:

DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise')

или

Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise')

cond - условие, определяющее, какие значения будут заменены

other - значение, на которое будут заменены значения, не удовлетворяющие условию. По умолчанию используется NaN

inplace - логический параметр, указывающий, следует ли изменять исходный объект или возвращать новый объект с изменениями. По умолчанию установлено значение False

axis - ось, по которой будет применено условие. По умолчанию применяется к всем столбцам или индексам

level - уровень, по которому будет применено условие. По умолчанию применяется ко всем уровням

errors - параметр, указывающий, как обрабатывать ошибки. По умолчанию установлено значение 'raise', что вызывает исключение при возникновении ошибки

Примеры использования метода where

Для лучшего понимания работы метода where, рассмотрим несколько примеров.

Пример 1:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 20],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df.where(df['Age'] >= 30)

print(filtered_df)

В данном примере у нас есть DataFrame, содержащий информацию о людях: их имена, возраст и город. Мы используем метод where для фильтрации значений по условию, где возраст больше или равен 30. В результате получаем новый DataFrame, где значения, не удовлетворяющие условию, заменены на NaN.

Пример 2:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 20],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

df['Age'] = df['Age'].where(df['Age'] >= 30, other='Not Available')

print(df)

В этом примере мы обновляем значения столбца 'Age', используя метод where. Все значения, которые не удовлетворяют условию возраста больше или равно 30, заменяются на 'Not Available'.

Пример 3:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 20],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

df.where(df['Age'] >= 30, other=df['Age'] * 2, inplace=True)

print(df)

В этом примере мы используем параметр 'other' метода where для замены значений, которые не удовлетворяют условию, на удвоенные значения из столбца 'Age'.

Заключение

Метод where в библиотеке Pandas является мощным инструментом для фильтрации и преобразования значений в объектах DataFrame и Series. Он позволяет легко изменять значения в соответствии с заданными условиями, делая обработку данных гибкой и эффективной.

В этой статье мы рассмотрели основное описание метода where, его синтаксис и примеры использования. Надеюсь, эта информация помогла вам лучше понять и применять метод where в вашем коде на Python.