Filter Data
الدرس 9 من 19 في دورة Pandas Analytics على Coddy.
تسمح لنا مكتبة Pandas بتصفية الصفوف بناءً على شرط معين. لتصفية الصفوف، اكتب الشرط داخل الأقواس:
filtered_df = df[df["number_column"] > 5]
filtered_df = df[df["string_column"] == "String Match"]لدمج شروط متعددة، استخدم الكلمة المفتاحية & (و) والكلمة المفتاحية | (أو). يجب وضع كل شرط بين قوسين ():
filtered_df = df[(df['number_column'] >= 3) & (df['string_column'] == 'String Match')]الكلمة المفتاحية not (ليس) هي ~ (ليس أكبر من 5):
filtered_df = df[~df["number_column"] > 5]لاسترداد جميع القيم غير الفارغة من عمود معين:
filtered_df = df[~df["column"].isna()]للتحقق مما إذا كانت القيمة موجودة في مصفوفة:
filtered_df = df[df['column'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])]
التحدي
سهليحتوي ملف CSV المسمى stats.csv على معلومات حول الإحصائيات.
إليك أول 5 أسطر من الملف:
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPEقم باسترجاع الصفوف التي تطابق المعايير التالية فقط:
SKILL_POINTSأكبر من7.UTILIZATIONأصغر من أو يساوي0.7أو أكبر من0.95.IS_VALIDيساوي واحد.CATEGORYهي واحدة مما يلي:JAPE، وPLQR، وGHUP
قم بتخزين النتيجة النهائية في المتغير df.
جرّب بنفسك
# تم استيراد pandas كـ pd بالفعل
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# اكتب كودك أدناه
جميع دروس Pandas Analytics
4Data Analysis with Pandas
Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications