Data Science Academy · Урок

query и isin для точных фильтров

Понятная фильтрация по множеству значений

Урок 4 из 413 шагов

«query и isin для точных фильтров» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

К более понятным фильтрам

Длинные цепочки амперсандов трудно читать. Два инструмента, query и isin, делают сложную фильтрацию гораздо удобнее. ✨

Фильтрация с помощью строки

Метод query позволяет описать фильтр обычным текстом, избавляя от повторяющегося имени df и лишних квадратных скобок.

df.query("age > 30")

query использует обычные and и or

Внутри query Вы пишете обычные слова and и or вместо символов, необходимых при фильтрации в квадратных скобках.

df.query("age > 30 and city == 'Paris'")

Ссылки на переменные Python

Добавьте внешнее значение в строку query, поставив перед ним знак @. Так пороговые значения не смешиваются с буквальным текстом.

limit = 30
df.query("age > @limit")

Сравнение двух столбцов

Большое преимущество query — возможность напрямую сравнивать столбцы друг с другом, указывая оба в одной понятной строке.

df.query("score > target")

Много значений с помощью isin

Чтобы найти любое значение из списка, isin удобнее, чем цепочка из множества условий OR. Он возвращает понятную логическую маску.

df[df["city"].isin(["Paris", "Lyon", "Nice"])]

Инверсия isin для исключения

Объедините тильду с isin, чтобы оставить строки, которых нет в Вашем списке. Это аккуратный способ одновременно исключить несколько значений.

df[~df["city"].isin(["Paris", "Lyon"])]

isin внутри query

Можно даже вызвать isin внутри строки query, объединив оба инструмента для понятной фильтрации по нескольким значениям.

df.query("city in ['Paris', 'Lyon']")

isin проверяет значения, а не столбцы

Помните: isin проверяет каждую ячейку по фиксированному списку допустимых значений. Этот инструмент не предназначен для сравнения одного столбца с другим.

df[df["status"].isin(["open", "pending"])]

query возвращает новый DataFrame

Как и фильтрация в квадратных скобках, query не изменяет исходные данные, а возвращает новый DataFrame, который можно присвоить или включить в цепочку вызовов.

result = df.query("age > 30")

Выбор подходящего стиля

Используйте query, когда логика длинная и похожа на обычный язык, а isin — когда один столбец должен совпадать со множеством значений. Выбирайте наиболее понятный вариант.

Быстрая проверка

Выберите наиболее подходящий инструмент.

Итог: query и isin

Используйте query для понятных фильтров, похожих на обычный английский текст, с @variables, а isin — для одновременного поиска множества значений. Ваши фильтры остаются аккуратными и понятными. ✅

Можно начать бесплатно

Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно

Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.

Курсы
30
Уроки
120

Часто задаваемые вопросы

Урок «query и isin для точных фильтров» бесплатный?

Да — полный текст урока «query и isin для точных фильтров» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «query и isin для точных фильтров»?

Понятная фильтрация по множеству значений Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «query и isin для точных фильтров»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?

Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Выбор столбцов по имени
  2. Фильтрация строк по условиям
  3. Объединение фильтров с AND и OR
  4. query и isin для точных фильтров
← Назад к Data Science Academy