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"
- Создание панели меню Tkinter
- Инициализация переменных
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- JSON-esque в Python
- Установка и использование Logzero
- Принцип одной функции
- Метод bool() в Python
- Методы работы со списками
- Руководство по использованию Colorama
- Удаление ресурса в Python
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Использование *args
- Классы данных в Python
- Декораторы в Python
- Метод enumerate() в Python
- Оператор Walrus: правильное использование
- Изменения в обработке логических значений
- Создание словарей и множеств в Python.
- Вложенные генераторы в Python
- Склеивание строк без циклов
- Создание новой даты в Python
- Метод join() с набором
- Работа с исключениями в Python
- Повторение и перенос строки
- Генерация строк с .join()
- Разделение строк в Python
- Python enumerate() для работы с индексами
- Проверка вхождения подстроки
- Кортеж в Python: создание и использование
- Итераторы с потерямиZIP
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Установка и использование библиотеки google
- Создание словаря через dict comprehension
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Получение локальных переменных в Python
- Повторение элементов в Python
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Округление чисел с помощью round
- Многопоточность в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Python Метод Union Множеств
- Создание итератора
- Работа с Enum в Python3.
- Установка User-Agent в Python
- Работа с утверждениями в Python
- Python union() функция — объединение множеств
