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"
- Разработка игры Pong с turtle
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Загрузка постов Instagram
- Работа с collections в Python
- Извлечение чисел из текста
- Добавление Progressbar в Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Избегайте изменяемых аргументов
- Оптимизация создания строк
- Перевод двоичного кода в целое число
- Распаковка элементов последовательности
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Методы обработки строк в Python
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Преобразование range в итератор
- Импорт с альтернативным именем
- Метод join() для объединения строк
- Псевдонимы в Python
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Расчет времени выполнения кода
- Переопределение метода divmod
- Модуль pprint
- Solidity для DeFi Ethereum
- Обход словаря в Python
- Генераторы списков в Python
- Метод remove() для удаления элемента из списка
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Создание лямбда-функций
- Сглаживание списка
- Форматирование вывода с F-строками
- Подсчет элементов в Python
- Работа с функцией next() в Python
- Печать в одной строке
- Списки в Python: синтаксис представления
- Создание новых списков в Python
- Проверка условий в Python
- Обработка ошибок в Python
- Управление доступом к модулю
- Установка виртуального окружения Python
- Функции высшего порядка в Python
- Работа с массивами в Python
- Создание директории в Python
- Flask: создание веб-приложений
- Работа с кортежами в Python
- Python Тесты и Гайды
