


Cara menggunakan Panda untuk mengekstrak data yang memenuhi syarat
Cara menggunakan Pandas untuk menapis data yang layak
Pandas ialah perpustakaan analisis data yang berkuasa dalam Python, yang menyediakan pemprosesan data yang kaya dan fungsi operasi. Dalam proses analisis dan pemprosesan data sebenar, kita selalunya perlu menapis data untuk mencari data yang memenuhi syarat tertentu. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada cara menggunakan Panda untuk penapisan data dan memberikan contoh kod khusus.
1. Import perpustakaan Pandas
Sebelum menggunakan Panda, kita perlu mengimport perpustakaan yang berkaitan terlebih dahulu. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk mengimport pustaka Pandas:
import panda sebagai pd
2. Buat bingkai data
Sebelum menapis data, kita perlu mencipta bingkai data terlebih dahulu. Bingkai data ialah struktur data yang biasa digunakan dalam Pandas, serupa dengan jadual dalam Excel, yang boleh menyimpan dan memproses data dengan mudah. Berikut ialah contoh kod untuk mencipta bingkai data ringkas:
data = {'Nama': ['Zhang San', 'Li Si', 'Wang Wu', 'Zhao Liu'],
'Age': [25, 30, 35, 40], 'Gender': ['男', '女', '男', '女'], 'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd . DataFrame(data)
3. Tapis data berdasarkan syarat
Dalam Panda, kita boleh menggunakan beberapa kaedah untuk menapis data berdasarkan syarat. Berikut adalah beberapa kaedah yang biasa digunakan:
- kaedah loc
kaedah loc boleh menapis data berdasarkan label baris dan lajur. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan kaedah loc untuk menapis data yang berumur lebih daripada 30 tahun:
filtered_data = df.loc[df['Umur'] >
- kaedah iloc
berdasarkan baris dan lajur Indeks melakukan penapisan data. Berikut ialah kod sampel yang menggunakan kaedah iloc untuk menapis data dalam baris 3:
filtered_data = df.iloc[2]
- Penapisan bersyarat
Selain kaedah di atas, kita juga boleh menggunakan ungkapan bersyarat untuk menapis data. Berikut ialah kod sampel menggunakan penapisan bersyarat:
data_penapis = df[df['Jantina'] == 'Lelaki' & df['Gaji'] >
Empat hasil penapisan data Selepas penapisan, kita boleh menggunakan kaedah cetakan untuk mengeluarkan hasil yang ditapis. Berikut ialah contoh kod untuk mengeluarkan hasil yang ditapis:
print(filtered_data)
Dengan contoh kod di atas, anda boleh menggunakan Panda dengan mudah untuk menapis data yang memenuhi kriteria. Dalam analisis dan pemprosesan data sebenar, fungsi Panda ini akan menjimatkan banyak masa dan tenaga anda serta membantu anda mengetahui data yang anda perlukan dengan cepat dan tepat.
Ringkasan: Artikel ini memperkenalkan kaedah asas cara menggunakan Panda untuk penapisan data, termasuk penapisan berdasarkan label dan indeks serta penapisan menggunakan ungkapan bersyarat. Saya harap kandungan ini dapat membantu anda menggunakan Panda dengan lebih baik untuk analisis dan pemprosesan data. Dalam aplikasi praktikal, anda juga boleh menggabungkan fungsi Panda yang lain untuk pemprosesan dan analisis data selanjutnya mengikut keperluan khusus.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Panda untuk mengekstrak data yang memenuhi syarat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Fastapi ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...
