Pandas вывести строку где

Нескучный Pandas: выбор строк и столбцов одновременно в .iloc

Здесь про это:

Рассмотрим несколько примеров, чтобы понять, чем отличается .iloc от .loc.

Выберем две строки и два столбца:

Осуществим выборку строк и столбцов с помощью среза:

Выберем 1 значение из столбца и указанной колонки:

Результат:

Резюме по .loc и .iloc

Доступ к строкам и колонкам по индексу возможен несколькими способами:

• .loc — используется для доступа по строковой метке — т.е. фактически по значению индекса и по названию столбца
• .iloc — используется для доступа по числовому значению (начиная от 0) — т.е. по номеру строки и номеру столбца

Как выбрать строки из Pandas DataFrame по условию

Собираем тестовый набор данных для иллюстрации работы выборки по условию

Color	Shape	Price
Green	Rectangle	10
Green	Rectangle	15
Green	Square	5
Blue	Rectangle	5
Blue	Square	10
Red	Square	15
Red	Square	15
Red	Rectangle	5

Пишем скрипт:

Синтаксис выборки строк из Pandas DataFrame по условию

Вы можете использовать следующую логику для выбора строк в Pandas DataFrame по условию:

Например, если вы хотите получить строки с зеленым цветом , вам нужно применить:

• Color — это название столбца
• Green — это условие (значение колонки)

А вот полный код Python для нашего примера:

Результат:

Выберем строки, где цена равна или больше 10

Чтобы получить все строки, где цена равна или больше 10, Вам нужно применить следующее условие:

Полный код Python:

Результат:

Выберем строки, в которых цвет зеленый, а форма — прямоугольник

Теперь цель состоит в том, чтобы выбрать строки на основе двух условий:

• Color зеленый; а также
• Shape = прямоугольник

Мы будем использовать символ & для применения нескольких условий. В нашем примере код будет выглядеть так:

Полный код примера Python для выборки Pandas DataFrame:

Результат:

Выберем строки, где цвет зеленый ИЛИ форма прямоугольная

Для достижения этой цели будем использовать символ | следующим образом:

Полный код Python 3:

Выберем строки, где цена не равна 15

Мы будем использовать комбинацию символов !=, чтобы выбрать строки, цена которых не равна 15:

Полный код Pandas DF на питоне:

Результат работы скрипта Python:

Опубликовано Вадим В. Костерин

ст. преп. кафедры ЦЭиИТ. Автор более 130 научных и учебно-методических работ. Лауреат ВДНХ (серебряная медаль). Посмотреть больше записей

Источник

Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas

Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.

Что такое Pandas и зачем он нужен

Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.

Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.

В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:

Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.

Структуры данных: серии и датафреймы

Серии — одномерные массивы данных. Они очень похожи на списки, но отличаются по поведению — например, операции применяются к списку целиком, а в сериях — поэлементно.

То есть, если список умножить на 2, получите тот же список, повторенный 2 раза.

А если умножить серию, ее длина не изменится, а вот элементы удвоятся.

Обратите внимание на первый столбик вывода. Это индекс, в котором хранятся адреса каждого элемента серии. Каждый элемент потом можно получать, обратившись по нужному адресу.

Еще одно отличие серий от списков — в качестве индексов можно использовать произвольные значения, это делает данные нагляднее. Представим, что мы анализируем помесячные продажи. Используем в качестве индексов названия месяцев, значениями будет выручка:

Теперь можем получать значения каждого месяца:

Так как серии — одномерный массив данных, в них удобно хранить измерения по одному. На практике удобнее группировать данные вместе. Например, если мы анализируем помесячные продажи, полезно видеть не только выручку, но и количество проданных товаров, количество новых клиентов и средний чек. Для этого отлично подходят датафреймы.

Датафреймы — это таблицы. У их есть строки, колонки и ячейки.

Технически, колонки датафреймов — это серии. Поскольку в колонках обычно описывают одни и те же объекты, то все колонки делят один и тот же индекс:

Объясню, как создавать датафреймы и загружать в них данные.

Создаем датафреймы и загружаем данные

Бывает, что мы не знаем, что собой представляют данные, и не можем задать структуру заранее. Тогда удобно создать пустой датафрейм и позже наполнить его данными.

А иногда данные уже есть, но хранятся в переменной из стандартного Python, например, в словаре. Чтобы получить датафрейм, эту переменную передаем в ту же команду:

Случается, что в некоторых записях не хватает данных. Например, посмотрите на список goods_sold — в нём продажи, разбитые по товарным категориям. За первый месяц мы продали машины, компьютеры и программное обеспечение. Во втором машин нет, зато появились велосипеды, а в третьем снова появились машины, но велосипеды исчезли:

Если загрузить данные в датафрейм, Pandas создаст колонки для всех товарных категорий и, где это возможно, заполнит их данными:

Обратите внимание, продажи велосипедов в первом и третьем месяце равны NaN — расшифровывается как Not a Number. Так Pandas помечает отсутствующие значения.

Теперь разберем, как загружать данные из файлов. Чаще всего данные хранятся в экселевских таблицах или csv-, tsv- файлах.

Экселевские таблицы читаются с помощью команды pd.read_excel() . Параметрами нужно передать адрес файла на компьютере и название листа, который нужно прочитать. Команда работает как с xls, так и с xlsx:

Файлы формата csv и tsv — это текстовые файлы, в которых данные отделены друг от друга запятыми или табуляцией:

Оба читаются с помощью команды .read_csv() , символ табуляции передается параметром sep (от англ. separator — разделитель):

При загрузке можно назначить столбец, который будет индексом. Представьте, что мы загружаем таблицу с заказами. У каждого заказа есть свой уникальный номер, Если назначим этот номер индексом, сможем выгружать данные командой df[order_id] . Иначе придется писать фильтр df[df[‘id’] == order_id ] .

О том, как получать данные из датафреймов, я расскажу в одном из следующих разделов. Чтобы назначить колонку индексом, добавим в команду read_csv() параметр index_col , равный названию нужной колонки:

После загрузки данных в датафрейм, хорошо бы их исследовать — особенно, если они вам незнакомы.

Исследуем загруженные данные

Представим, что мы анализируем продажи американского интернет-магазина. У нас есть данные о заказах и клиентах. Загрузим файл с продажами интернет-магазина в переменную orders . Раз загружаем заказы, укажем, что колонка id пойдет в индекс:

Расскажу о четырех атрибутах, которые есть у любого датафрейма: .shape , .columns , .index и .dtypes .

.shape показывает, сколько в датафрейме строк и колонок. Он возвращает пару значений (n_rows, n_columns) . Сначала идут строки, потом колонки.

В датафрейме 5009 строк и 5 колонок.

Окей, масштаб оценили. Теперь посмотрим, какая информация содержится в каждой колонке. С помощью .columns узнаем названия колонок:

Теперь видим, что в таблице есть дата заказа, метод доставки, номер клиента и выручка.

С помощью .dtypes узнаем типы данных, находящихся в каждой колонке и поймем, надо ли их обрабатывать. Бывает, что числа загружаются в виде текста. Если мы попробуем сложить две текстовых значения ‘1’ + ‘1’ , то получим не число 2, а строку ’11’ :

Тип object — это текст, float64 — это дробное число типа 3,14.

C помощью атрибута .index посмотрим, как называются строки:

Ожидаемо, в индексе датафрейма номера заказов: 100762, 100860 и так далее.

В колонке sales хранится стоимость каждого проданного товара. Чтобы узнать разброс значений, среднюю стоимость и медиану, используем метод .describe() :

Наконец, чтобы посмотреть на несколько примеров записей датафрейма, используем команды .head() и .sample() . Первая возвращает 6 записей из начала датафрейма. Вторая — 6 случайных записей:

Получив первое представление о датафреймах, теперь обсудим, как доставать из него данные.

Получаем данные из датафреймов

Данные из датафреймов можно получать по-разному: указав номера колонок и строк, использовав условные операторы или язык запросов. Расскажу подробнее о каждом способе.

Указываем нужные строки и колонки

Продолжаем анализировать продажи интернет-магазина, которые загрузили в предыдущем разделе. Допустим, я хочу вывести столбец sales . Для этого название столбца нужно заключить в квадратные скобки и поставить после них названия датафрейма: orders[‘sales’] :

Обратите внимание, результат команды — новый датафрейм с таким же индексом.

Если нужно вывести несколько столбцов, в квадратные скобки нужно вставить список с их названиями: orders[[‘customer_id’, ‘sales’]] . Будьте внимательны: квадратные скобки стали двойными. Первые — от датафрейма, вторые — от списка:

Перейдем к строкам. Их можно фильтровать по индексу и по порядку. Например, мы хотим вывести только заказы 100363, 100391 и 100706, для этого есть команда .loc[] :

А в другой раз бывает нужно достать просто заказы с 1 по 3 по порядку, вне зависимости от их номеров в таблицемы. Тогда используют команду .iloc[] :

Можно фильтровать датафреймы по колонкам и столбцам одновременно:

Часто вы не знаете заранее номеров заказов, которые вам нужны. Например, если задача — получить заказы, стоимостью более 1000 рублей. Эту задачу удобно решать с помощью условных операторов.

Если — то. Условные операторы

Задача: нужно узнать, откуда приходят самые большие заказы. Начнем с того, что достанем все покупки стоимостью более 1000 долларов:

Помните, в начале статьи я упоминал, что в сериях все операции применяются по-элементно? Так вот, операция orders[‘sales’] > 1000 идет по каждому элементу серии и, если условие выполняется, возвращает True . Если не выполняется — False . Получившуюся серию мы сохраняем в переменную filter_large .

Вторая команда фильтрует строки датафрейма с помощью серии. Если элемент filter_large равен True , заказ отобразится, если False — нет. Результат — датафрейм с заказами, стоимостью более 1000 долларов.

Интересно, сколько дорогих заказов было доставлено первым классом? Добавим в фильтр ещё одно условие:

Логика не изменилась. В переменную filter_large сохранили серию, удовлетворяющую условию orders[‘sales’] > 1000 . В filter_first_class — серию, удовлетворяющую orders[‘ship_mode’] == ‘First’ .

Затем объединили обе серии с помощью логического ‘И’: filter_first_class & filter_first_class . Получили новую серию той же длины, в элементах которой True только у заказов, стоимостью больше 1000, доставленных первым классом. Таких условий может быть сколько угодно.

Язык запросов

Еще один способ решить предыдущую задачу — использовать язык запросов. Все условия пишем одной строкой ‘sales > 1000 & ship_mode == ‘First’ и передаем ее в метод .query() . Запрос получается компактнее.

Отдельный кайф: значения для фильтров можно сохранить в переменной, а в запросе сослаться на нее с помощью символа @: sales > @sales_filter .

Разобравшись, как получать куски данных из датафрейма, перейдем к тому, как считать агрегированные метрики: количество заказов, суммарную выручку, средний чек, конверсию.

Считаем производные метрики

Задача: посчитаем, сколько денег магазин заработал с помощью каждого класса доставки. Начнем с простого — просуммируем выручку со всех заказов. Для этого используем метод .sum() :

Добавим класс доставки. Перед суммированием сгруппируем данные с помощью метода .groupby() :

3.514284e+05 — научный формат вывода чисел. Означает 3.51 * 10 5 . Нам такая точность не нужна, поэтому можем сказать Pandas, чтобы округлял значения до сотых:

Другое дело. Теперь видим сумму выручки по каждому классу доставки. По суммарной выручке неясно, становится лучше или хуже. Добавим разбивку по датам заказа:

Видно, что выручка прыгает ото дня ко дню: иногда 10 долларов, а иногда 378. Интересно, это меняется количество заказов или средний чек? Добавим к выборке количество заказов. Для этого вместо .sum() используем метод .agg() , в который передадим список с названиями нужных функций.

Ого, получается, что это так прыгает средний чек. Интересно, а какой был самый удачный день? Чтобы узнать, отсортируем получившийся датафрейм: выведем 10 самых денежных дней по выручке:

Команда разрослась, и её теперь неудобно читать. Чтобы упростить, можно разбить её на несколько строк. В конце каждой строки ставим обратный слеш \ :

В самый удачный день — 18 марта 2014 года — магазин заработал 27 тысяч долларов с помощью стандартного класса доставки. Интересно, откуда были клиенты, сделавшие эти заказы? Чтобы узнать, надо объединить данные о заказах с данными о клиентах.

Объединяем несколько датафреймов

До сих пор мы смотрели только на таблицу с заказами. Но ведь у нас есть еще данные о клиентах интернет-магазина. Загрузим их в переменную customers и посмотрим, что они собой представляют:

Мы знаем тип клиента, место его проживания, его имя и имя контактного лица. У каждого клиента есть уникальный номер id . Этот же номер лежит в колонке customer_id таблицы orders . Значит мы можем найти, какие заказы сделал каждый клиент. Например, посмотрим, заказы пользователя CG-12520 :

Вернемся к задаче из предыдущего раздела: узнать, что за клиенты, которые сделали 18 марта заказы со стандартной доставкой. Для этого объединим таблицы с клиентами и заказами. Датафреймы объединяют с помощью методов .concat() , .merge() и .join() . Все они делают одно и то же, но отличаются синтаксисом — на практике достаточно уметь пользоваться одним из них.

Покажу на примере .merge() :

В .merge() я сначала указал названия датафреймов, которые хочу объединить. Затем уточнил, как именно их объединить и какие колонки использовать в качестве ключа.

Ключ — это колонка, связывающая оба датафрейма. В нашем случае — номер клиента. В таблице с заказами он в колонке customer_id , а таблице с клиентами — в индексе. Поэтому в команде мы пишем: left_on=’customer_id’, right_index=True .

Решаем задачу

Закрепим полученный материал, решив задачу. Найдем 5 городов, принесших самую большую выручку в 2016 году.

Для начала отфильтруем заказы из 2016 года:

Город — это атрибут пользователей, а не заказов. Добавим информацию о пользователях:

Cруппируем получившийся датафрейм по городам и посчитаем выручку:

Отсортируем по убыванию продаж и оставим топ-5:

Возьмите данные о заказах и покупателях и посчитайте:

1. Сколько заказов, отправлено первым классом за последние 5 лет?
2. Сколько в базе клиентов из Калифорнии?
3. Сколько заказов они сделали?
4. Постройте сводную таблицу средних чеков по всем штатам за каждый год.

Через некоторое время выложу ответы в Телеграме. Подписывайтесь, чтобы не пропустить ответы и новые статьи.

Кстати, большое спасибо Александру Марфицину за то, что помог отредактировать статью.

Источник