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Comment filtrer les pandas ?
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Vidéo: Comment filtrer les pandas ?

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Vidéo: DATA FILTERING (USING CONDITIONS) IN PANDAS 2024, Décembre
Anonim

Une façon de filtre par rangées dans Pandas consiste à utiliser une expression booléenne. Nous créons d'abord une variable booléenne en prenant la colonne d'intérêt et en vérifiant si sa valeur est égale à la valeur spécifique que nous voulons sélectionner/conserver. Par exemple, laissez-nous filtre le dataframe ou un sous-ensemble du dataframe basé sur la valeur de l'année 2002.

De même, les gens demandent comment filtrer un DataFrame Pandas en fonction des valeurs nulles d'une colonne ?

À filtre sur les rangées de cadre de données pandas qui manque valeurs dans Last_Namecolumn, on trouvera d'abord l'index du colonne avec non valeurs nulles avec pandas fonction notnull(). Il renverra une série booléenne, où True pour not nul et Faux pour valeurs nulles ou manquant valeurs.

De même, les pandas sont-ils nuls ? pandas . est nul. Détecter les valeurs manquantes pour un objet de type tableau. Cette fonction prend un objet scalaire ou de type tableau et indique si des valeurs sont manquantes (NaN dans les tableaux numériques, None ou NaN dans les tableaux d'objets, NaT dans datetimelike).

De cette manière, comment sélectionner des lignes dans les pandas ?

Étapes pour sélectionner des lignes dans Pandas DataFrame

  1. Étape 1: Rassemblez votre ensemble de données. Tout d'abord, vous devrez rassembler vos données.
  2. Étape 2: créez le DataFrame. Une fois vos données prêtes, vous devrez créer le DataFrame pandas pour capturer ces données en Python.
  3. Étape 3: Sélectionnez les lignes de Pandas DataFrame.

Comment sélectionner une colonne dans les pandas ?

Résumé de l'opérateur d'indexation uniquement

  1. Son objectif principal est de sélectionner des colonnes par les noms de colonne.
  2. Sélectionnez une seule colonne en tant que série en lui passant directement le nom de la colonne: df['col_name']
  3. Sélectionnez plusieurs colonnes en tant que DataFrame en lui passant une liste: df['col_name1', 'col_name2']

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