[PYTHON] Zusammenfassung dessen, was bei 100 Pandas-Schlägen verwendet wurde (# 1 ~ # 32)
Einführung
Ich studiere ** maschinelles Lernen ** an der Universität. Ich habe auch ** Pandas 100 Knocks ** zur Überprüfung ausprobiert.
Funktion verwendet? Ich möchte zusammenfassen.
Pandas 100 klopft
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Pandas 100 klopft für Python-Anfänger
Pandas Grundlagen (1 ~ 13)
# 1 Zeige die ersten 5 Zeilen von DataFrame
df.head()
Wenn Sie die Anzahl der Zeilen angeben, die Sie anzeigen möchten
Beispiel: 10 Zeilen
df.head(10)
# 2 Letzte 5 Zeilen anzeigen
df.tail()
# 5 df'fare' wird sortiert und in aufsteigender Reihenfolge angezeigt
df.sort_values('fare')
Sortieren Sie in absteigender Reihenfolge, indem Sie ** aufsteigend = Falsch ** angeben.
Datenextraktion (14 ~ 32)
# 18 Verwenden Sie loc, um den gesamten df anzuzeigen
df.loc[:,:]
Verwenden Sie # 20 loc, um bis zur 10. Zeile der df-Tarifspalte anzuzeigen
df.loc[:10, 'fare']
Extrahieren Sie nur Daten, deren Altersspaltenwert von # 25 df 30 oder mehr beträgt
df[df['age'] >= 30]
Es werden nur Daten mit der weiblichen Spalte # 27 df und einem Alter von 40 Jahren oder mehr extrahiert
df[(df['sex'] == "female") & (df['age'] >= 40)]
Verwenden Sie die Abfrage Nr. 28, um nur Daten zu extrahieren, deren Spalte "df sex" weiblich ist und deren Alter 40 oder mehr beträgt
df.query('sex == "female" & age >= 40')
Zeigen Sie Daten mit der Zeichenfolge "Mrs" in der Namensspalte von # 29 df an
df.query('name.str.contains("Mrs")', engine='Python')
# 30 Nur Zeichenspalten in df anzeigen
df.select_dtypes(include='object')
# 31 Überprüfen Sie die Anzahl der Elemente in jeder Spalte von df
df.nunique()
Überprüfen Sie die Elemente der eingeschifften Spalte von # 32 df und die Anzahl der Vorkommen
df['embarked'].value_counts()
Eindruck, dass ich es auf halbem Weg versucht habe
Ich hatte das Gefühl, dass ich mich so sehr an Pandas gewöhnt hatte, aber als ich es versuchte, war mein Selbstvertrauen gebrochen ...
Es wird eine gute Bewertung sein, also versuchen Sie es bitte, auch wenn Sie daran gewöhnt sind.
Abfrage Sehr praktisch ...