Генерация идей для заголовка

[

Руководство по использованию pandas query в списке

В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать функцию query() в библиотеке pandas для работы с данными в списках.

Введение в query функцию в pandas

query() - это функция, предоставляемая pandas, которая позволяет фильтровать и выбирать данные на основе выражений и условий. Она предоставляет удобный способ фильтрации данных с использованием специального языка запросов.

Установка и импорт библиотеки pandas

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas. Если она не установлена, выполните следующую команду в командной строке или терминале:

pip install pandas

После успешной установки мы можем импортировать библиотеку pandas в наш код:

import pandas as pd

Подготовка данных

Перед тем, как мы начнем работать с функцией query(), необходимо иметь набор данных для иллюстрации ее использования. Давайте создадим пример DataFrame:

data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emily', 'David'],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney'],
        'Salary': [50000, 70000, 60000, 80000, 45000]}

df = pd.DataFrame(data)

Вот как будет выглядеть DataFrame:

Name	Age	City	Salary
John	25	New York	50000
Mike	30	London	70000
Sarah	28	Paris	60000
Emily	35	Tokyo	80000
David	22	Sydney	45000

Примеры использования query() функции

Как проверить, является ли элемент частью списка в pandas?

Для проверки, присутствует ли элемент в столбце pandas DataFrame, вы можете использовать query() с условием проверки, используя атрибут in. Вот пример:

filtered_df = df.query("Age in [25, 30]")

Этот запрос вернет только строки, где значение в столбце “Age” равно 25 или 30.

Как проверить, является ли строка частью списка в pandas?

Если вы хотите проверить, присутствует ли строка в столбце pandas DataFrame, вы можете использовать оператор in внутри функции query(). Например:

filtered_df = df.query("City in ['New York', 'Paris']")

Этот запрос вернет только строки, где значение в столбце “City” является “New York” или “Paris”.

Как получить строки, которые есть в списке в pandas?

Для получения строк, которые представлены в списке, вы можете использовать функцию query() и написать условие, используя оператор in. Вот пример:

filtered_df = df.query("Name in ['John', 'Sarah']")

Этот запрос вернет строки, где значение в столбце “Name” является “John” или “Sarah”.

Как получить столбцы pandas DataFrame в список?

Если вы хотите получить столбцы из pandas DataFrame в виде списка, вы можете использовать атрибут columns и преобразовать его в список. Вот пример:

columns_list = df.columns.tolist()

Заключение

Вы только что узнали, как использовать функцию query() в библиотеке pandas для работы с данными в списках. Мы изучили, как проверить наличие элемента в списке, как проверить наличие строки в списке, как получить строки, которые есть в списке, и как получить столбцы из pandas DataFrame в виде списка.

Это было лишь введение в возможности функции query(), и она предоставляет гораздо больше возможностей для фильтрации данных в pandas. Советую ознакомиться с документацией pandas, чтобы узнать больше о различных операторах и функциях, которые можно использовать с query().