Filtrer rader med betingelser
Booleske masker på en DataFrame.
Filtrer rader med betingelser er en gratis leksjon i Data Science Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 2 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Data Science Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Data Science Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Fra kolonner til rader
Valg av kolonner gjør bredden mindre; filtrering av rader gjør lengden mindre. Nå beholder du bare postene som samsvarer med en betingelse du bryr deg om. 🔍
En betingelse lager en maske
Skriv en sammenligning på en kolonne, så returnerer pandas en boolsk maske: én True eller False per rad, som viser hvilke poster som består testen.
mask = df["age"] > 30
print(mask.head())Bruk masken
Plasser masken i hakeparenteser, så beholder pandas bare de radene som har verdien True. Resultatet er en mindre DataFrame med de samme kolonnene.
adults = df[df["age"] > 30]Likhetsfiltre
Bruk doble likhetstegn for å finne en verdi som er nøyaktig lik. Husk at ett likhetstegn prøver å tilordne, ikke sammenligne.
df[df["city"] == "Paris"]Ulik og sammenligninger
Du kan filtrere med hele settet av sammenligninger: ulik, større enn eller lik og mindre enn eller lik fungerer alle på en kolonne.
df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]Filtrer på tekst
Strengkolonner støtter en str-accessor. Bruk str.contains for å beholde rader der teksten inneholder et mønster.
df[df["email"].str.contains("@gmail")]Filtrer med between
For et numerisk intervall er between tydeligere enn to separate sammenligninger, og begge endepunktene tas med som standard.
df[df["age"].between(18, 65)]Behold også valgte kolonner
Kombiner radfiltrering med loc for å hente samsvarende rader og valgte kolonner i én lettlest linje.
df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]Masken kan brukes på nytt
En maske er bare en Series, så du kan lagre den og bruke den på nytt i ulike utvalg uten å skrive betingelsen på nytt.
senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]Tell treffene
Fordi True telles som én, viser det å kalle sum på en maske hvor mange rader som består testen, før du filtrerer.
(df["age"] > 30).sum()Filtrering endrer ikke df
Filtrering returnerer en ny DataFrame og lar den opprinnelige være urørt. Tilordne resultatet til en variabel for å ta vare på det.
young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchangedHurtigsjekk
Husk hvordan en sammenligning på en kolonne fungerer.
Oppsummering: Filtrere rader
En betingelse lager en boolsk maske, hakeparenteser bruker den, og loc legger til valg av kolonner. Nå kan du beholde nøyaktig postene som er relevante. ✅
Lær deg Python med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 30
- Leksjoner
- 120
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Filtrer rader med betingelser» gratis?
Ja – hele teksten i «Filtrer rader med betingelser» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av Data Science Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i Data Science Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Filtrer rader med betingelser»?
Booleske masker på en DataFrame. Du øver på Data Science Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med Data Science Academy?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Data Science Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 2 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Filtrer rader med betingelser»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Data Science Academy-leksjonen?
Ja. Alle Data Science Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Velg kolonner etter navn
- Filtrer rader med betingelser
- Kombiner filtre med AND og OR
- query og isin for ryddige filtre