Курс Python → Обработка данных в Python

Для дальнейшей обработки данных в Python существует несколько методов, которые позволяют очистить данные от лишней информации и подготовить их для анализа. Один из таких методов — отбрасывание ненужных столбцов в датафрейме. Например, если у нас есть датафрейм с данными и нам не нужны столбцы с именами Id и Name, мы можем использовать метод drop() для удаления этих столбцов и создания новой копии датафрейма.


import pandas as pd

# Создаем датафрейм df с данными
df = pd.DataFrame({'Id': [1, 2, 3],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 35]})

# Отбрасываем столбцы Id и Name
new_df = df.drop(['Id', 'Name'], axis=1)
print(new_df)

Еще один способ обработки данных — фильтрация строк по определенному условию. Например, если мы хотим оставить только те строки, где значение в столбце Type равно ‘frozen’ или ‘green’, мы можем использовать метод loc[] для фильтрации данных и сохранения только нужных строк.


# Фильтруем строки по значению столбца Type
filtered_df = df.loc[df['Type'].isin(['frozen', 'green'])]
print(filtered_df)

Таким образом, обработка данных в Python включает в себя различные методы работы с датафреймами, такие как удаление столбцов, создание новых столбцов из существующих данных и фильтрация строк по определенным условиям. Эти методы позволяют подготовить данные для дальнейшего анализа и обработки в вашем проекте.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Управление экспортом элементов
  2. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  3. Оператор in в Python
  4. Метод repr() в Python
  5. Обработка ошибок в Python
  6. Генераторы в Python
  7. Логирование с Logzero
  8. Подписка на Kaspersky Team
  9. Создание и удаление объектов
  10. Метод Enumerate() для списков
  11. Удаление дубликатов из списка
  12. Управление импортом в Python
  13. lru_cache оптимизация функций
  14. Получение комбинаций в Python
  15. Генерация QR-кодов с Python
  16. Логические значения в Python
  17. Запрос DELETE с библиотекой requests
  18. Безопасный доступ к значениям словаря
  19. Python: динамическая типизация и проверка типов
  20. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  21. Поиск анаграмм с Counter
  22. Оператор in для проверки наличия элемента
  23. Подписка на @SelectelNews
  24. Списковые включения в Python
  25. Искажение имен в Python
  26. Оператор «is not» в Python
  27. Оператор (*) в Python
  28. Определение размера папок в Python
  29. Работа с deque в Python
  30. Возврат значений из генератора
  31. Создание новой даты в Python
  32. Управление виртуальными окружениями в Python
  33. Генераторы в Python
  34. Настройка логгера Logzero
  35. Подсчет часто встречающихся элементов
  36. Работа с датой и временем в Python
  37. Создание новых списков в Python
  38. Объединение коллекций в Python
  39. Введение в Python
  40. Форматирование строк в Python
  41. Сортировка и обратный порядок
  42. Python defaultdict добавление ключа
  43. Объединение строк с помощью метода join
  44. Создание и инициализация объектов
  45. Генерация строк с .join()
  46. Подсчет элементов с помощью Counter
  47. Работа с итераторами через срезы

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию