Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV

Файлы к уроку:

• Для спонсоров Boosty
• Для спонсоров VK

• YouTube
• VK

Ссылки:

• Страница курса
• Плейлист YouTube
• Плейлист ВК

Описание

В этом уроке:

• Импорт CSV
• Получить список столбцов DataFrame
• Узнать количество строк, столбцов и значений в DataFrame
• Отбор строк и столбцов DataFrame
• Срезы DataFrame

Решение

Сначала импортируем модуль pandas.

import pandas as pd

Импортируем данные из двух CSV файлов.

rus_alc = pd.read_csv('alc.csv')

kino = pd.read_csv('kino.csv',
                   index_col='movie')

Получить названия столбцов и строк.

rus_alc.columns

rus_alc.index

Информация о размерности датафрейма.

# Количество строк
len(rus_alc)

# Количество строк и столбцов
rus_alc.shape

# Количество значений
rus_alc.size

2 способа извлечь столбец по его названию.

# Получить столбец
rus_alc['year'][:3]

rus_alc.year[:3]

Таким образом мы получаем серию.

# Получаем столбец в виде серии
type(rus_alc['year'])

Получить более 1 столбца. Результат будет уже не серией, а датафреймом.

# Получить более 1 столбца
rus_alc[['year', 'region', 'vodka', 'brandy']][:2]

Получить 1 строку по индекса. Результат тоже будет серией.

# Отбор строк по индексу
kino.loc['Брат']

Отобрать более 1 строки.

# Отбираем более 1 строки
kino.loc[['Иди и смотри', 'Иван Васильевич меняет профессию']]

Отбор строк по индексу позиции.

# Отбор строк по позициям
kino.iloc[[0, 9]]

Получаем позицию по значению индекса.

# Получаем позиции по значению индекса
kino.index.get_loc('Москва слезам не верит')

Создание срезов.

# Первые 3 строки
rus_alc[:3]

# Последние 3 строки
rus_alc[-3:]

# Только последняя строка
rus_alc[-1:]

# Срез по значению индекса
kino['Иван Васильевич меняет профессию':'Иди и смотри']

Логический отбор строк.

# Пример bool серии
rus_alc['year'] >= 2000

# Отбор строк
rus_alc[rus_alc['year'] >= 2000]

# Более 1 условия
rus_alc[(rus_alc['year'] >= 2000) &
        (rus_alc['region'] == 'Moscow Oblast')]

Отбор строк и столбцов одновременно.

kino.loc[['Иван Васильевич меняет профессию', 'Москва слезам не верит'],
         ['year', 'country']]

Примененные функции

• pandas.read_csv
• pandas.Series.str.rstrip
• len
• type

Курс Pandas Базовый

Номер урока	Урок	Описание
1	Pandas Базовый №1. Создание DataFrame и запись в CSV	Познакомимся с объектом DataFrame. Научимся его создавать двумя разными способами и научимся записывать его в файл.
2	Pandas Базовый №2. Создание DataFrame 2	Изучим еще несколько способов создания объекта DataFrame. В этом уроке мы создадим DataFrame из массива numpy, Series, словаря Series.
3	Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV	Получить информацию о размере DataFrame, отбор строк и столбцов, индексация.
4	Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame	Операции со столбцами в Pandas. Переименование столбцов, добавление новых столбцов, изменить существующий столбец, удаление столбцов.
5	Pandas Базовый №5. Операции со строками	Объединение по вертикали методами append и concat, Создание строк вручную, Удаление строк методом drop, Фильтрация строк условием или срезом.
6	Pandas Базовый №6. Индексы	Зачем нужны индексы, Как задать индекс, Как пользоваться индексами.
7	Pandas Базовый №7. Категории	Что такое категориальные переменные.