Фильтрация данных в Pandas | Анатолий Карпов | karpov.courses
Вставка
- Опубліковано 12 бер 2022
- Симулятор аналитика: bit.ly/3JCYqRD
При решении аналитических задач очень часто нам нужно отобрать и исследовать только определенную часть данных. Для этого используются фильтры с различными условиями. В этом видео мы разберем подходы к фильтрации данных в Pandas и освоим несколько удобных приемов для работы с данными.
Учитесь Data Science с нами: karpov.courses/
Отличное видео - понятное объяснение. Лучший ролик про фильтрацию и отбор нужных данных из массива!
Хочется ещё таких уроков.
Спасибо! Я думаю это как раз тот момент, который и требует тщательного разъяснения
Видео супер, от Анатолия Карпова другого и не ждешь)) Ребята, а можете сделать отдельный плейлист по пандам, удобно было бы
спасибо уже за то, что вы перевели аббревиатуру loc как location. так легче понять и запомнить. никто это не говорил, поэтому в голове путалось все
спасибо ! Очень полезно начинающему услышать простые вещи но от профи. Потому что из объяснения простых примеров возникает понимание концепции языка. Да и слона нужно кушать ложкой ))
Я прочитал книгу уже давно по пандас и в итоге он все просто сюда пересказал, только очень сжато, даже задания такие же...)
Спасибо! :)
UPD: Оказывается, Анатолий любитель историй
Спасибо!
супер, спасибо
Есть ещё один способ фильтрации:
df[df.col == 1] эквивалентно df[lambda x: x.col == 1]
Работает как для DataFrame, так и для Series
Хотелось бы мастер класс по графикам)
Если названия колонок на кириллице (с пробелами и без пробелов), возможно ли использовать .query?
В таком случае нельзя использовать вывод через метод .колонка, нужно вызывать [‘колонка’], вообще многие советуют всегда таким способом пользоваться
Крутое видео, спасибо за информацию. Но слово история слух режет 😅
и география. 😉
Насколько помню query никто не использует, потому что он очень медленный..