I panda lasciano cadere una fila
Funzione di caduta di panda:
Il metodo "Drop ()" nel frame dati Pandas rimuove le etichette fornite dalle colonne e dalle righe. La funzione Drop () elimina le righe e le colonne specificando i nomi delle etichette e gli assi corrispondenti o fornendo esplicitamente gli indici o i nomi delle colonne.
Quando utilizziamo il multi-indice, eliminiamo le etichette su vari livelli indicando il livello. Viene utilizzato per rimuovere il frame di dati, che non è necessario includere nella nostra analisi.
La sintassi per questa funzione è la seguente:
La funzione "Drop ()" contiene sette parametri in totale, alcuni dei quali sono opzionali. Discutiamo brevemente tutti i parametri.
Il primo parametro esso "Etichette" è l'indice o meglio il nome della colonna che deve essere eliminato. Di solito è specificato per essere una singola etichetta o un elenco. IL "asse" ha due possibili valori: 0 e 1. Quando dobbiamo scendere dall'indice/riga, scriviamo 0 nel parametro e se dobbiamo rimuovere dalle colonne, mettiamo 1. È impostato su 0 per impostazione predefinita. "indice" può essere usato invece di specificare l'asse (etichette, asse = 0 è uguale a indice = etichette).
Il prossimo parametro è "Colonne". Viene utilizzato per specificare le colonne. Indici e colonne sono equivalenti all'asse che non può essere utilizzato insieme. "Livelli" è un argomento opzionale per l'uso multiindex e specifica il livello da cui verrebbero eliminati le etichette. "a posto" è un argomento booleano che, se vero, svolge la funzione in atto e non restituisce nessuno. La sua impostazione predefinita è falsa. L'ultimo parametro è "errori". Quando è configurato per "ignorare", vengono scartate solo le etichette preesistenti e l'errore viene ignorato. Ha due possibili valori. Il primo è "ignorare", mentre il secondo è "sollevare". Per impostazione predefinita, è impostato su "sollevato".
In questo articolo, ti dimostreremo la sua pratica implementazione con codici di esempio. Diamo un'occhiata a come possiamo farlo in Python.
Esempio n. 1: utilizzo del metodo Pandas drop () per rilasciare una singola riga per indice
Impareremo in questa illustrazione per eliminare una singola riga dall'indice del frame dati fornito utilizzando i Pandas “DataFrame.Drop () "Metodo.
Per iniziare l'implementazione pratica del codice Python per implementare il "dati dati.Drop () ”Funzione sui frame dati Pandas, dobbiamo prima scegliere un buon strumento o software in grado di eseguire i nostri programmi Python. Qui abbiamo selezionato e scaricato lo strumento "Spyder". Abbiamo installato la configurazione per lo strumento "Spyder" e quindi lanciato lo strumento. Una volta visualizzata l'interfaccia dello strumento "Spyder", apri un nuovo file facendo clic sull'opzione "Nuovo file" o premendo i tasti "Ctrl+N". Lancerà un nuovo file Python con l'estensione ".Py "che si riferisce a" Python ". Ora abbiamo tutto per cui funziona.
Il codice principale inizia con il caricamento delle librerie necessarie nel programma Python. Come descrive il titolo del nostro articolo, lavoreremo su alcuni moduli su "Panda". Quindi, da questo, ci comprendiamo che il nostro prerequisito all'implementazione di questo codice è importare la libreria "Panda" nel file Python. Per ottenere questo, dobbiamo scrivere uno script Python "Importa panda come PD". Questo ci consentirà di utilizzare le caratteristiche dei panda nel nostro programma e ci consente di accedervi usando ogni volta "PD" anziché "panda". Ora dobbiamo creare un frame di dati Pandas. Pandas con un metodo molto semplice per la creazione di un frame di dati, che è “PD.DataFrame () ".
Qui, "PD" è Panda e "DataFrame" è la parola chiave per creare un frame di dati. Abbiamo costruito un frame di dati che contiene tre colonne: "prodotto", "costo" e "quantità". A tutte queste colonne sono stati assegnati alcuni valori. La colonna "Prodotto" ha valori di stringa che sono "telefono", "laptop", "CPU", "stampante", "mouse", "tastiera" e "altoparlante". Le colonne "Costo" memorizzano i valori interi "5000", "7000", "4300", "8150", "1050", "2150" e "1500". L'ultima colonna, "quantità", contiene valori "3", "2", "1", "5", "1", "2" e "4". Tieni presente mentre crei il telaio di dati che tutte le colonne in un telaio devono avere la stessa dimensione o lunghezza dei valori.
Quindi, abbiamo tutte le colonne di lunghezza sette. Per archiviare questo frame di dati, abbiamo creato un "elettronico" dell'oggetto di dati e gli abbiamo assegnato l'output generato dall'invocazione del "PD.Funzione DataFrame () ". Infine, per visualizzare questo frame di dati, abbiamo utilizzato il metodo "Print ()" fornendo l'oggetto "Electronics" come parametro, quindi ora stamperà qualsiasi contenuto sia archiviato all'interno di questo oggetto Frame di dati.
Per l'esecuzione del programma Python sopra scritto, dobbiamo premere il pulsante "Esegui file" sullo strumento "Spyder", oppure è anche possibile premere le chiavi "Shift+Enter" per eseguire lo script. Abbiamo un frame di dati con tre colonne e sette valori ciascuno visualizzato sul terminale.
Da qui inizia il nostro compito principale. Dobbiamo ora imparare come possiamo eliminare una singola riga per indice utilizzando i Pandas “DataFrame.Drop () "Metodo. Dobbiamo semplicemente fornire il nome del frame di dati che abbiamo creato sopra con ".Funzione Drop () "e, poiché dobbiamo eliminare una riga, quindi il parametro che abbiamo usato qui è" indice ". Abbiamo fornito il numero dell'indice "3", che volevamo eliminare dal frame dei dati. Questo eliminerà l'intera riga con "indice = 3".
Per archiviare l'output di questa funzione, abbiamo creato una variabile "new_electronics". Abbiamo chiamato il metodo "Print ()" per visualizzare un testo specificato tra le sue parentesi e quindi visualizzato il telaio di dati aggiornato memorizzato nella variabile "new_electronics" invocando il metodo "print ()".
L'esecuzione dello snippet di codice sopra menzionato ci porterà una cornice di dati aggiornata dopo aver lasciato cadere la terza riga dal frame di dati precedentemente generato.
In questa immagine di output, è possibile vedere che la terza riga viene eliminata dalla cornice dei dati.
Esempio n. 2: utilizzo del metodo Pandas drop () per eliminare più righe per indice
Abbiamo già imparato ad eliminare una singola riga dal frame dei dati utilizzando il Panda "DataFrame.Drop () "Metodo. Ora vedremo cosa possiamo fare se dobbiamo scartare più di una riga dal frame dei dati. Per questa illustrazione, abbiamo utilizzato il frame di dati creato nell'esempio sopra. Lavoreremo direttamente sul compito principale, poiché tutte le altre cose sono state spiegate nell'istanza sopra. Per eliminare più righe, abbiamo utilizzato il "data frame.Drop () "funzione come" elettronica.Drop () ", che è il nome del nostro frame di dati precedentemente creato.
Abbiamo usato il parametro "indice" e lo abbiamo assegnato i numeri dell'indice che vogliamo scendere dal frame dei dati come "indice = [1, 3, 5]", il che significa che dovevamo scartare le righe "1", "3" e "5" dal frame dei dati. Quindi chiamiamo semplicemente il metodo "Print ()" per visualizzare il frame di dati aggiornato.
Questo ci dà la seguente uscita, dove le righe 1, 3 e 5 vengono eliminate dal frame di dati.
Conclusione:
Questa guida descrive ed elabora il modulo Pandas “DataFrame.drop () "per rilasciare righe dal frame dati. Abbiamo definito e spiegato brevemente i diversi parametri di questa funzione. Ti abbiamo introdotto il concetto di abbandonare una singola riga per indice dal frame dei dati e la cancellazione di più righe per indice. Abbiamo implementato entrambi i concetti praticamente con i codici Python sullo strumento "Spyder" e visualizzato i frame di dati risultanti generati dai programmi. Questo pezzo di scrittura è solo una guida, ma la tua pratica con codici pratici lo renderà la tua abilità.