Data Science Academy · Oppitunti

Valitse sarakkeet nimen perusteella

Yksittäiset sarakkeet ja sarakelistat

Oppitunti 1/413 vaihetta

Valitse sarakkeet nimen perusteella on ilmainen Data Science Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 1/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Data Science Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Sarakkeet ovat lähtökohtanne

Oikeissa aineistoissa on kymmeniä sarakkeita, mutta harvoin tarvitsette niitä kaikkia. Oikeiden sarakkeiden valitseminen nimen perusteella on lähes jokaisen analyysin ensimmäinen vaihe. 🎯

Yhden sarakkeen poimiminen

Poimikaa yksi sarake kirjoittamalla sen nimi hakasulkeisiin DataFrame-olion perään. Tuloksena on yksiulotteinen Series.

ages = df["age"]
print(ages.head())

Yksi sarake on Series

Yksi hakasulkeisiin kirjoitettu nimi palauttaa Series-olion: yhden nimetyn sarakkeen, ei taulukkoa. Se käyttää samaa indeksiä kuin DataFrame, josta se poimittiin.

type(df["age"])
# pandas.core.series.Series

Pistekäyttö oikotienä

Voitte käyttää saraketta myös pistekäytöllä, kuten df.age. Se on lyhyempi tapa, mutta toimii vain, kun nimessä ei ole välilyöntejä tai symboleja.

df.age   # same as df["age"]

Kun pistekäyttö ei toimi

Pistekäyttö ei toimi nimillä, joissa on välilyöntejä, kuten df.user name, eikä nimillä, jotka ovat ristiriidassa metodien kanssa. Kun olette epävarmoja, suosikaa turvallisuuden vuoksi hakasuljekäyttöä.

df["user name"]   # brackets handle spaces

Useiden sarakkeiden valitseminen

Välittäkää nimien list-rakenne hakasulkeiden sisällä ja poimikaa useita sarakkeita kerralla. Huomatkaa syntaksin kaksinkertaiset hakasulkeet.

subset = df[["name", "age", "city"]]

Sarakelista on DataFrame

Nimilistan valitseminen palauttaa DataFrame-olion, vaikka listassa olisi vain yksi nimi. Tämä on keskeinen ero yksinkertaisiin hakasulkeisiin verrattuna.

df[["age"]]    # DataFrame, not Series

Järjestys on teidän päätettävissänne

Sarakkeet näkyvät täsmälleen siinä järjestyksessä, jossa luettelette ne, eivät alkuperäisessä järjestyksessä. Näin taulukon voi järjestää nopeasti raporttia varten.

df[["city", "name"]]   # city first now

Useiden valitseminen loc-valitsimella

loc-valitsin valitsee nimikkeen perusteella ja antaa valita rivit ja sarakkeet yhdessä. Kaksoispiste tarkoittaa kaikkia rivejä.

df.loc[:, ["name", "age"]]

Kaikkien sarakenimien luetteleminen

Unohtuiko tarkka kirjoitusasu? columns-attribuutti luettelee kaikki nimet, joten voit kopioida ne ilman kirjoitusvirheitä.

print(df.columns.tolist())

Varo KeyErroria

Jos pyydät nimeä, jota ei ole olemassa, pandas antaa virheen KeyError. Nimet erottelevat isot ja pienet kirjaimet, joten Age ja age ovat eri nimiä.

df["Age"]   # KeyError if column is "age"

Pikatarkistus

Mieti, mitä kukin hakasulkeiden käyttötapa palauttaa.

Kertaus: Sarakkeiden valinta

Yksittäiset hakasulkeet antavat tulokseksi Series-olion, nimilista antaa DataFramen valitsemassasi järjestyksessä, ja loc valitsee otsikon perusteella. Osaat nyt poimia täsmälleen tarvitsemasi sarakkeet. ✅

Aloita maksutta

Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi

Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.

Kurssit
30
Oppitunnit
120

Usein kysytyt kysymykset

Onko oppitunti ”Valitse sarakkeet nimen perusteella” ilmainen?

Kyllä – oppitunnin ”Valitse sarakkeet nimen perusteella” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Data Science Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Mitä opin oppitunnilla ”Valitse sarakkeet nimen perusteella”?

Yksittäiset sarakkeet ja sarakelistat Harjoittelet Data Science Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.

Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Data Science Academy-opiskelun?

Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Data Science Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 1/4.

Kuinka kauan ”Valitse sarakkeet nimen perusteella”-oppitunnin suorittaminen kestää?

Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.

Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Data Science Academy-oppitunnilla?

Kyllä. Jokainen Data Science Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.

Kaikki tämän kurssin oppitunnit

  1. Valitse sarakkeet nimen perusteella
  2. Suodata rivejä ehtojen avulla
  3. Yhdistä suodattimet AND- ja OR-operaattoreilla
  4. query ja isin selkeisiin suodattimiin
← Takaisin: Data Science Academy