Pandas Базовый №5. Операции со строками

Файлы к уроку:

• Для спонсоров Boosty
• Для спонсоров VK

• YouTube
• VK

Ссылки:

• Страница курса
• Плейлист YouTube
• Плейлист ВК

Описание

В этом уроке:

• Повторим как импортировать данные из книги Excel
• Объединение датафреймов по вертикали методами append, concat
• Добавление строк в DataFrame
• Удаление строк из DataFrame методом drop
• Фильтрация DataFrame условием
• Фильтрация DataFrame срезом

Решение

Сначала импортируем нужные модули

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

Объединение по вертикали методом append

Предварительно выполним импорт данных для задач из этого урока.

# Первый источник
df_1 = pd.read_excel('data.xlsx',
                     sheet_name='Sheet1')
df_1.shape

# Второй источник
df_2 = pd.read_excel('data.xlsx',
                     sheet_name='Sheet2')
df_2.shape

Объединяем 2 датафрейма в 1 методом append.

# Операция append
appended = df_1.append(df_2)
appended.shape

Объединение по вертикали методом concat

Создадим копии датафреймов и потом их соединим.

# 2 новых датафрейма
df_3 = df_1.copy()
df_4 = df_2.copy()

# Конкатенация
concated = pd.concat([df_3, df_4])
concated.shape

Добавим дополнительные индексы, чтобы было видно какие строки к какому датафрейму принадлежали.

# Добавление дополнительных ключей
concated_idx = pd.concat([df_3, df_4],
                         keys=['df_3', 'df_4'])
concated_idx[-4:]

Добавить строку в датафрейм вручную

# Добавление новых строк
concated.loc[74] = ['555666',
                    'Gleb Kapustin',
                    'SREZ-AL',
                    8,
                    8.88,
                    125.25,
                    pd.to_datetime('2020-03-30 23:56:26.123456')]
concated[-4:]

Удаление строк методом drop

dropped = concated.drop([0, 1])
dropped[:4]

Фильтрация строк условием

# Цена > 50
price_50 = concated[concated['unit price'] > 50]
price_50[-4:]

Найдем сумму столбца ‘ext price’.

# Сумма продаж с ценой > 50
price_50['ext price'].sum()

Фильтрация срезом.

Фильтрация срезом

sliced = concated[-1:]
sliced

Примененные функции

• pandas.read_excel
• pandas.DataFrame.append
• pandas.concat
• pandas.to_datetime
• pandas.DataFrame.drop

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.