Chúng ta sẽ thảo luận trong hướng dẫn này cách sử dụng các toán tử SQL IN và Not IN tương tự để lọc pandas DataFrame . Hơn nữa, chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách lọc một hàng/cột, lọc nhiều cột, lọc pandas DataFrame dựa trên các điều kiện bằng cách sử dụng hàm isin() và unary operator (~) với sự trợ giúp của nhiều ví dụ khác nhau.
Bài viết này sẽ giới thiệu cách lấy các giá trị duy nhất trong cột Pandas DataFrame.
Chúng ta có thể lấy chỉ mục của tất cả các hàng có cột cụ thể thỏa mãn điều kiện đã cho trong Pandas bằng cách sử dụng thao tác lập chỉ mục đơn giản. Chúng tôi cũng có thể tìm thấy các chỉ số của chúng bằng cách sử dụng phương thức where() từ gói NumPy và phương thức query() của đối tượng DataFrame.
Hướng dẫn này sẽ chỉ ra cách nối danh sách vào DataFrame của gấu trúc dưới dạng một hàng. Nối có nghĩa là chèn danh sách dưới dạng một hàng ở cuối DataFrame của gấu trúc.
Thư viện Python Pandas đi kèm với một gói thuộc tính giúp chúng tôi thực hiện các tác vụ khác nhau. Trong khi làm việc với DataFrame gấu trúc, chúng ta có thể cần hiển thị kích thước, hình dạng và kích thước của DataFrame và nhiệm vụ này chúng ta có thể dễ dàng thực hiện bằng cách sử dụng một số thuộc tính phổ biến của gấu trúc như df.size , df.shape và df.ndim .
Trong Pandas, các cột và khung dữ liệu có thể được chuyển đổi và thao tác bằng các phương thức như apply() và transform() . Các phép biến đổi mong muốn được truyền dưới dạng đối số cho các phương thức dưới dạng hàm. Mỗi phương pháp có sự khác biệt tinh tế và tiện ích của nó. Bài viết này sẽ giới thiệu cách áp dụng một hàm cho một cột hoặc toàn bộ khung dữ liệu.
Hàm Python Pandas DataFrame.insert() chèn một cột tại một vị trí đã chỉ định vào DataFrame.
Chúng tôi sẽ giới thiệu phương thức pandas.DataFrame.sort_values để sắp xếp các giá trị DataFrame và các tùy chọn của nó như ascending để chỉ định thứ tự sắp xếp và na_position xác định vị trí của NaN trong kết quả được sắp xếp.
Pandas là một thư viện python, cung cấp một danh sách khổng lồ các lớp và hàm để thực hiện các tác vụ thao tác và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Chúng tôi thao tác dữ liệu trong DataFrame của gấu trúc ở dạng hàng và cột. Do đó, hầu hết chúng ta cần áp dụng các hàm thích hợp cho từng hàng hoặc cột để thu được kết quả mong muốn.
Python là ngôn ngữ ưa thích để phân tích dữ liệu do hệ sinh thái gói tập trung vào dữ liệu tuyệt vời của nó. Một trong những gói này là Pandas, giúp đơn giản hóa đáng kể việc nhập và phân tích dữ liệu.