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"
- Добавление элементов в список
- Создание GUI с Tkinter: Entry
- Замена подстроки
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Зарезервированные слова в Python
- Генерация строк с .join()
- Метод сравнения объектов в Python
- Установка пакетов с помощью pip
- Создание пар из последовательностей
- Лямбда-функции в defaultdict
- Использование двоеточия в Python
- Закрытие файла в Python
- Метод __float__ в Python
- Функция print() — вывод информации
- Функции range() в Python
- Python enumerate() для работы с индексами
- Оператор обр. импликации
- Декораторы в Python
- Импорт классов из другого файла
- Переопределение метода __and__
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Преобразование объекта в строку
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Аннотации типов в Python
- Хеши в Python
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Работа с библиотекой requests
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Python и Монти Пайтон
- Работа с пакетами
- Руководство по библиотеке pydantic
- Перевод двоичного кода в целое число
- Поиск индекса элемента
- Тестирование с unittest
- Генерация случайных чисел в Python
- Работа со слайсами
- Принципы Zen of Python
- Список методов и атрибутов
- Бесконечные списки в Python
- Приближение чисел в Python
- Обработка исключений в Python 3
- Удаление специальных символов
- Метод join() для объединения строк
- Функции в Python: создание и вызов
- Расширение операции побитового «и» в Python
