Hướng dẫn how do i extract data from a specific column in python? - làm cách nào để trích xuất dữ liệu từ một cột cụ thể trong python?

Tổng quan

Giảng dạy: 15 phút Bài tập: 15 phút 15 min
Exercises: 15 min

Câu hỏi

• Làm thế nào tôi có thể trích xuất các hàng và cột cụ thể từ DataFrame?

• Làm cách nào để thêm hoặc xóa các cột khỏi DataFrame?

• Làm thế nào tôi có thể tìm và thay đổi các giá trị bị thiếu trong một khung dữ liệu?

Mục tiêu

• Xác định lập chỉ mục vì nó liên quan đến cấu trúc dữ liệu

• Chọn các cột cụ thể từ khung dữ liệu

• Chọn các hàng cụ thể từ khung dữ liệu dựa trên các biểu thức có điều kiện

• Sử dụng các chỉ mục để truy cập các hàng và cột

• Sao chép khung dữ liệu

• Thêm cột vào khung dữ liệu

• Phân tích bộ dữ liệu có giá trị thiếu/null

Chúng tôi sẽ tiếp tục tập phim này từ nơi chúng tôi rời khỏi tập cuối. Nếu bạn đã khởi động lại Jupyter hoặc bạn muốn sử dụng một cuốn sổ mới, hãy chắc chắn rằng bạn nhập gấu trúc và đã đọc bộ dữ liệu SN7577.TAB vào DataFrame.

import pandas as pd
df_SN7577 = pd.read_csv("SN7577.tab", sep='\t')

Chọn các hàng và cột từ một khung dữ liệu gấu trúc

Nếu chúng ta biết những cột nào chúng ta muốn trước khi chúng ta đọc dữ liệu từ tệp, chúng ta có thể nói

cols = []

cols = []

df_SN7577_some_cols = pd.read_csv("SN7577.tab", sep='\t', usecols= [0,1,2,173,174,175])
print(df_SN7577_some_cols.shape)
print(df_SN7577_some_cols.columns)
df_SN7577_some_cols = pd.read_csv("SN7577.tab", sep='\t', usecols= ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'sex', 'age', 'agegroups'])
print(df_SN7577_some_cols.columns)

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Bây giờ chúng ta hãy giả sử rằng chúng ta đọc trong tệp hoàn chỉnh hiện có trong DataFrame

cols = []

Có hai cách thực hiện việc này bằng cách sử dụng tên cột (hoặc nhãn):

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Nếu chúng ta quan tâm đến nhiều cột, phương thức thứ 2 ở trên không thể được sử dụng. Tuy nhiên, trong lần đầu tiên, mặc dù chúng tôi đã sử dụng một chuỗi với giá trị

cols = []

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Tập thể dục

Điều gì xảy ra nếu bạn:

1. Liệt kê các cột bạn muốn theo thứ tự từ cách chúng xuất hiện trong tệp?
2. Đặt cùng một tên cột trong hai lần?
3. Đặt tên cột không tồn tại? (a.k.a lỗi đánh máy)

Dung dịch

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

4

Lọc theo hàng

Bạn có thể lọc DataFrame bằng các hàng bằng cách chỉ định một phạm vi dưới dạng

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Tập thể dục

Điều gì xảy ra nếu bạn:

Dung dịch

Lọc theo hàng

Sử dụng các tiêu chí để lọc hàng

Nhiều khả năng bạn sẽ muốn chọn các hàng từ DataFrame dựa trên một số tiêu chí, chẳng hạn như tất cả các hàng trong đó giá trị cho Q2 là -1.

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Các tiêu chí có thể phức tạp hơn và không giới hạn trong một giá trị của một cột:

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Chúng ta có thể kết hợp lựa chọn hàng với lựa chọn cột:

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Chọn các hàng trên chỉ mục hàng được sử dụng hạn chế trừ khi bạn cần chọn một phạm vi tiếp giáp của hàng.

Tuy nhiên, có một cách khác để chọn hàng bằng chỉ mục hàng:

import pandas as pd

input_file = "C:\\....\\consumer_complaints.csv"
dataset = pd.read_csv(input_file)
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2,3,4]
df = df[df.columns[cols]]

Sử dụng phương thức

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

Tuy nhiên, bây giờ chúng tôi có thể chỉ định một giá trị duy nhất và quan trọng hơn là chúng tôi có thể sử dụng hàm

df = pd.read_csv("C:\\....\\consumer_complaints.csv")
df2 = df.loc[:,'B':'F']

cols = []

Bạn cũng có thể chỉ định các phạm vi cột bằng phương thức

df = df[["Column Name","Column Name2"]]

cols = []

Ngoài ra còn có một phương thức

df = pd.read_csv("C:\\....\\consumer_complaints.csv")
df2 = df.loc[:,'B':'F']

cols = []

Lấy mẫu

Pandas có phương pháp

df = pd.read_csv("C:\\....\\consumer_complaints.csv")
df2 = df.loc[:,'B':'F']

cols = []

Những điểm chính

• Nhập các cột cụ thể khi đọc trong một .csv với tham số

  cols = []
  

  7

• Chúng tôi dễ dàng có thể xâu chuỗi các điều kiện boolean khi lọc các hàng của gấu trúc DataFrame

• Các phương thức

  df = pd.read_csv("C:\\....\\consumer_complaints.csv")
  df2 = df.loc[:,'B':'F']
  

  2 và

  df = df[["Column Name","Column Name2"]]
  

  9 cho phép chúng tôi nhận được các hàng với các nhãn cụ thể và tại các vị trí số nguyên cụ thể tương ứng

• Pandas có phương pháp

  df = pd.read_csv("C:\\....\\consumer_complaints.csv")
  df2 = df.loc[:,'B':'F']
  

  3 tiện dụng cho phép chúng tôi trích xuất một mẫu hàng từ khung dữ liệu