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"
- Генератор списка в Python
- Синтаксис переменных цикла в Python
- Обработка исключений в Python
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Оператор морж в Python 3.8
- Списки в Python: основы
- Работа с комбинациями в Python.
- Ошибка NotImplemented в Python
- Управление памятью в numpy.
- Преобразование чисел в слова
- Лямбда-функции в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Объединение словарей в Python
- Оформление текста в консоли с TermColor
- Использование подчеркивания в REPL
- Удаление URL-адресов в Python
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Поиск email
- Лямбда-функции в цикле
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Символ подчеркивания в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Генераторы данных
- Закрытие файла в Python
- Возврат нескольких значений
- Циклы в Python
- Тестирование модели в PyTorch
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Метод get для словарей
- Проектирование Singleton с метаклассом
- Преобразование букв в нижний регистр
- Условные выражения в Python
- Работа с пакетами
- Оператор «or» в Python
- Использование super() в Python
- Метод pop() списка
- Удаление элемента из списка в Python
- Сложные типы данных в Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Списки: объединение, изменение
- Множественное назначение в Python
- Область видимости переменных
- Типы возвращаемых значений в Python
- Основные функции и модули Python
- Итераторы в Python
- Распаковка элементов массива
- Работа с датами в Python
