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"
- Сортировка и разворот списка
- Область видимости переменных в Python
- Метод сравнения объектов в Python
- Сравнение объектов в Python
- Цикл for в Python
- Обработка ошибок в Python
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Удаление дубликатов в pandas
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Создание и операции с дробями
- Конкатенация списков в Python
- Метод classmethod
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Виртуальное окружение Python
- Шаблоны и наследование в Flask
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
- Лямбда-функции в Python
- Таймер обратного отсчета
- Использование эмодзи в Python
- Работа с Colorama
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Скрытие вывода данных
- Использование функции enumerate()
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Замеры производительности в Python
- Группировка элементов Python
- Расчет времени выполнения кода
- Создание словаря через dict comprehension
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Оператор (*) в Python
- Профилирование с cProfile
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Операции с числами в Python
- Работа с collections.Counter
- Подсказки при вводе данных в Python
- Многоточие в Python
- Метод repr() в Python
- Проверка переменных окружения в Python
