Курс Python → Очистка данных в Python
Для дальнейшей обработки данных в Python часто приходится выполнять различные манипуляции с датафреймами. Одним из способов очистки данных является удаление ненужных столбцов, создание новых столбцов на основе существующих данных или удаление строк, не соответствующих определенным условиям.
Например, если у нас есть датафрейм с несколькими столбцами, нам может потребоваться удалить столбцы с определенными именами. Для этого можно воспользоваться методом drop, указав нужные столбцы в параметре columns. Новый датафрейм с отброшенными столбцами будет возвращен в качестве результата.
new_df = df.drop(columns=['Id', 'Name']).copy()
Также часто требуется проверить значения в столбце на определенное условие и сохранить только те строки, которые соответствуют этому условию. Например, если мы хотим сохранить только строки, в которых значение столбца Type равно ‘frozen’ или ‘green’, можно воспользоваться логическим индексированием.
filtered_df = df[df['Type'].isin(['frozen', 'green'])].copy()
Таким образом, путем комбинации различных методов работы с датафреймами в Python можно эффективно очищать данные от ненужной информации и подготавливать их для дальнейшего анализа или использования.
Другие уроки курса "Python"
- Преобразование текста в речь с Python
- Замена переменных в Python
- Разрешение имен в Python
- Асинхронный код в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Строковое представление объектов
- Множественное наследование в Python
- Отладка производительности Python
- Получение обратного списка чисел
- Работа с кортежами в Python
- Форматирование строк в Python
- Сортировка в Python
- Проверка типа данных
- Генераторные функции в Python
- Особенности запятых в Python
- Генераторы в Python
- Удаление URL-адресов в Python
- Выбор редактора кода.
- Бесконечные списки в Python
- Объединение словарей в Python
- Функция __init__ в Python
- Разбиение текста в Python
- Замена текста с re.sub()
- Возврат нескольких значений
- Контроль точности вывода чисел
- Декоратор Ajax required
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Сортировка и разворот списка
- Сглаживание списка
- Работа с путями в Python
- Аннотации типов в Python
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Установка и использование pyshorteners
- Блок else в Python
- Работа с множествами в Python
- Многострочные строки в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Комментарии в Python.
- Множества и frozenset
- Печать в одной строке
- Поиск подстроки в строке
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Оператор морж в Python 3.8
- Работа с collections в Python.
