Daftar Isi:

Bagaimana cara menyaring panda?
Bagaimana cara menyaring panda?

Video: Bagaimana cara menyaring panda?

Video: Bagaimana cara menyaring panda?
Video: DOVPO VEE 2 PANDA BY GEROBAKVAPOR X PANDAVAPESTORE PART 2 REVIEW 2024, April
Anonim

Salah satu cara untuk Saring menurut baris dalam Panda adalah dengan menggunakan ekspresi boolean. Pertama-tama kita membuat variabel boolean dengan mengambil kolom yang diinginkan dan memeriksa apakah nilainya sama dengan nilai spesifik yang ingin kita pilih/simpan. Sebagai contoh, mari kita Saring kerangka data atau subset kerangka data berdasarkan nilai tahun 2002.

Demikian juga, orang bertanya, bagaimana Anda memfilter Pandas DataFrame berdasarkan nilai nol kolom?

Ke Saring keluar dari barisan kerangka data panda yang telah hilang nilai-nilai di kolom Last_Name, pertama-tama kita akan menemukan indeks dari kolom dengan non nilai nol dengan panda fungsi notnull(). Ini akan mengembalikan seri boolean, di mana True untuk not batal dan Salah untuk nilai nol atau hilang nilai-nilai.

Demikian pula, apakah pandas nol? panda . batal. Deteksi nilai yang hilang untuk objek seperti array. Fungsi ini mengambil objek skalar atau seperti array dan menunjukkan apakah ada nilai yang hilang (NaN dalam array numerik, None atau NaN dalam array objek, NaT dalam datetimelike).

Dengan cara ini, bagaimana cara memilih baris di panda?

Langkah-langkah untuk Memilih Baris dari Pandas DataFrame

  1. Langkah 1: Kumpulkan kumpulan data Anda. Pertama, Anda harus mengumpulkan data Anda.
  2. Langkah 2: Buat DataFrame. Setelah data Anda siap, Anda harus membuat pandas DataFrame untuk menangkap data tersebut dengan Python.
  3. Langkah 3: Pilih Baris dari Pandas DataFrame.

Bagaimana cara memilih kolom di panda?

Ringkasan hanya operator pengindeksan

  1. Tujuan utamanya adalah untuk memilih kolom dengan nama kolom.
  2. Pilih satu kolom sebagai Seri dengan meneruskan nama kolom langsung ke kolom tersebut: df['col_name']
  3. Pilih beberapa kolom sebagai DataFrame dengan meneruskan daftar ke sana: df['col_name1', 'col_name2']

Direkomendasikan: