Come suddividere un dataframe in una o più colonne?

Quando si cerca di dare un senso a un DataFrame di grandi dimensioni in Pandas, potrebbe essere necessario sottoimpostarlo per colonne e righe. In questo tutorial mostreremo i casi d'uso più diffusi del partizionamento di colonne del tuo DataFrame.

Inizieremo impostando il nostro esempio DataFrame, cosa che faremo eseguendo il seguente codice Python nel nostro ambiente preferito (per semplicità, io uso Anaconda e Jupyter Lab).

import pandas as pd # import the pandas library

languages = ({"language": [ "Python", "C-Sharp", "Javascript","PHP"] ,
         "avg_difficulty_level": [3, 2, 2, 1],
              "avg_salary": [120, 100, 120, 80],
          "applications": [10,15,14,20]})

# Now let's convert our dict to a DataFrame

languages = pd.DataFrame.from_dict(languages)

Ora, esaminiamo le prime righe di Dataframe usando il metodo head().

languages.head()

Come puoi vedere, questo è un DataFrame piuttosto semplice che useremo come esempio in questo post:

	linguaggio	avg_difficulty_level	stipendio_media	applicazioni
0	Pitone	3	120	10
1	C diesis	2	100	15
2	Javascript	2	120	14
3	PHP	1	80	20

Filtraggio di una singola colonna

Inizieremo con il caso più semplice, che consiste nel sottoimpostare una colonna dal nostro set di dati. L'esecuzione del comando seguente creerà un oggetto Series:

Per nome/etichetta

languages["language"]

L'output è una serie:

0 Pitone
1 C diesis
2 Javascript
3 PHP
Nome: lingua, dtype: oggetto

type(languages["language"])

panda.core.series.Series

Per indice

Il comando seguente restituirà anche una serie contenente la prima colonna

languages.iloc[:,0]

Selezione di più colonne

Per nome

Quando si passa un elenco di colonne, Panda restituirà un DataFrame contenente parte dei dati.

languages[["language", "applications"]]

	linguaggio	applicazioni
0	Pitone	10
1	C diesis	15
2	Javascript	14
3	PHP	20

Per etichetta (con loc)

df.loc[:,["language","applications"]]

Il risultato sarà simile.

Per indice

Ora recuperiamo più colonne usando l'indice:

languages.iloc[: ,[0,3]]

	linguaggio	applicazioni
0	Pitone	10
1	C diesis	15
2	Javascript	14
3	PHP	20

Per condizione

In questo caso, mostreremo solo le colonne il cui nome corrisponde a un'espressione specifica. Useremo il metodo di filtro abbastanza pratico:

languages.filter(axis = 1, like="avg")

Appunti:

possiamo anche filtrare in base a una specifica espressione regolare (regex).
Possiamo applicare il parametro axis=0 per filtrare per valore di riga specifico.

Filtra righe specifiche per condizione

Ecco un modo abbastanza semplice per sottoimpostare DataFrame in base a un valore di riga:

languages[(languages["applications"] > 15)]

Abbiamo un solo risultato:

languages[(languages["applications"] > 15)]

	linguaggio	avg_difficulty_level	stipendio_media	applicazioni
3	PHP	1	80	20

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