Data Science Academy · Ders

Koşullarla Satırları Filtreleme

Bir DataFrame üzerinde Boolean maskeleri

Koşullarla Satırları Filtreleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

From Columns to Rows

Picking columns trims width; filtering rows trims length. Now you keep only the records that match a condition you care about. 🔍

A Condition Makes a Mask

Write a comparison on a column and pandas returns a boolean mask: one True or False per row, telling you which records pass.

mask = df["age"] > 30
print(mask.head())

Apply the Mask

Put the mask inside brackets and pandas keeps only the True rows. The result is a smaller DataFrame with the same columns.

adults = df[df["age"] > 30]

Equality Filters

Use double equals to match a value exactly. Remember that a single equals would try to assign, not compare.

df[df["city"] == "Paris"]

Not Equal and Comparisons

You can filter with the full set of comparisons: not-equal, greater-equal, and less-equal all work on a column.

df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]

Filter on Text

String columns support a str accessor. Use str.contains to keep rows whose text includes a pattern.

df[df["email"].str.contains("@gmail")]

Filter With between

For a numeric range, between reads more clearly than two separate comparisons and includes both ends by default.

df[df["age"].between(18, 65)]

Keep Selected Columns Too

Combine row filtering with loc to grab matching rows and chosen columns in one readable line.

df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]

The Mask Is Reusable

A mask is just a Series, so you can store it and reuse it across different selections without rewriting the condition.

senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]

Count the Matches

Because True counts as one, calling sum on a mask tells you how many rows pass before you even filter.

(df["age"] > 30).sum()

Filtering Does Not Change df

Filtering returns a new DataFrame and leaves the original untouched. Assign the result to a variable to keep it.

young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchanged

Quick Check

Recall how a comparison on a column behaves.

Recap: Filtering Rows

A condition builds a boolean mask, brackets apply it, and loc adds column selection. You can now keep exactly the records that matter. ✅

Sıkça Sorulan Sorular

“Koşullarla Satırları Filtreleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Koşullarla Satırları Filtreleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Koşullarla Satırları Filtreleme” dersinde ne öğreneceğim?

Bir DataFrame üzerinde Boolean maskeleri Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.

“Koşullarla Satırları Filtreleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Data Science Academy Sayfasına Dön