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Pandas Where

Pandas Where: Meistern des leistungsstarken Filtertools

MoeNagy Dev

Die Grundlagen von Pandas Where

Verstehen des Zwecks und der Funktionalität der pandas where()-Methode

Die where()-Methode in der Pandas-Bibliothek ist ein leistungsstarkes Tool für bedingte Filterung und Auswahl von Daten. Sie ermöglicht es Ihnen, einen neuen DataFrame oder eine neue Serie zu erstellen, indem Sie eine boolesche Bedingung auf einen bestehenden anwenden, wobei die ursprüngliche Struktur und Form der Daten erhalten bleibt.

Die grundlegende Syntax der where()-Methode lautet:

df.where(condition, other=None, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

Hier ist condition ein boolescher Ausdruck, der bestimmt, welche Elemente im DataFrame oder in der Serie beibehalten werden sollen. Der other-Parameter gibt den Wert an, der anstelle der Elemente verwendet werden soll, die die Bedingung nicht erfüllen.

Erkennen der Bedeutung bedingter Filterung in der Datenanalyse

Bedingte Filterung ist eine grundlegende Operation in der Datenanalyse, da sie es Ihnen ermöglicht, sich auf bestimmte Teilmengen Ihrer Daten zu konzentrieren, die für Ihre Analyse relevant sind. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mit großen oder komplexen Datensätzen arbeiten, bei denen Sie die für Ihre Forschung oder Geschäftsziele wichtigsten Informationen schnell identifizieren und extrahieren müssen.

Durch die Beherrschung der where()-Methode in Pandas können Sie leistungsstarke Datenmanipulationsfähigkeiten erschließen, die es Ihnen ermöglichen:

  • Ausreißer oder Anomalien in Ihren Daten zu identifizieren
  • Daten basierend auf spezifischen Kriterien wie Datumsbereichen oder geografischen Standorten zu filtern
  • Bedingte Berechnungen oder Transformationen an Ihren Daten vorzunehmen
  • Mehrere Bedingungen zu kombinieren, um Ihre Datenauswahl zu verfeinern
  • Bedingte Protokollierung zu integrieren.--- title: Anwendung von Pandas Where in numerischen Daten excerpt: Verstehen und effektiv Verwenden der where()-Methode ist eine entscheidende Fähigkeit für jeden Datenanalysten oder Datenwissenschaftler, der mit Pandas arbeitet.

Anwendung von Pandas Where in numerischen Daten

Filtern von Zeilen basierend auf numerischen Bedingungen

Lass uns damit beginnen, wie man die where()-Methode verwendet, um Zeilen in einem DataFrame basierend auf numerischen Bedingungen zu filtern. Angenommen, wir haben einen DataFrame df mit den folgenden Daten:

   age  income
0   25   50000
1   32   65000
2   41   75000
3   28   45000
4   35   60000

Um nur die Zeilen auszuwählen, bei denen das age größer als 30 ist, können wir folgenden Code verwenden:

df_older = df.where(df['age'] > 30)
df_older

Dies wird uns einen neuen DataFrame df_older mit den folgenden Daten geben:

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000
4   35.0  60000

Beachten Sie, dass die Zeilen, bei denen die Bedingung df['age'] > 30 nicht erfüllt war, durch NaN-Werte ersetzt wurden.

Kombinieren mehrerer Bedingungen mit logischen Operatoren (und, oder, nicht)

Sie können auch mehrere Bedingungen mit logischen Operatoren wie und, oder und nicht kombinieren. Zum Beispiel, um die Zeilen auszuwählen, bei denen das age zwischen 30 und 40 (inklusive) liegt, können Sie folgenden Code verwenden:

df_middle_age = df.where((df['age'] >= 30) & (df['age'] <= 40))
df_middle_age

Dies wird uns einen neuen DataFrame df_middle_age mit den folgenden Daten geben:

     age  income
1   32.0  65000
4   35.0  60000

Umgang mit fehlenden Werten mit pandas where()

Die where()-Methode kann auch nützlich sein, um fehlende Werte in Ihren Daten zu behandeln. Wenn Sie die NaN-Werte durch einen bestimmten Wert ersetzen möchten, können Sie den other-Parameter verwenden. Zum Beispiel, um die NaN-Werte durch 0 zu ersetzen, können Sie folgenden Code verwenden:

df_filled = df.where(df['age'] > 30, 0)
df_filled

Dies wird uns einen neuen DataFrame df_filled mit den folgenden Daten geben:

    age  income
0  25.0  50000
1  32.0  65000
2  41.0  75000
3   0.0  45000
4  35.0  6000.
```---
# Pandas Where mit Boole'schen Masken

## Erstellen von Boole'schen Masken für bedingte Filterung

Zusätzlich zur direkten Verwendung von Boole'schen Ausdrücken in der `where()`-Methode können Sie auch Boole'sche Masken erstellen und diese zum Filtern Ihrer Daten verwenden. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie dieselbe Bedingung auf mehrere Spalten anwenden müssen oder wenn Sie eine komplexe Bedingung in mehreren Teilen Ihres Codes wiederverwenden möchten.

Lass uns zum Beispiel eine Boole'sche Maske erstellen, um die Zeilen auszuwählen, bei denen das `Alter` größer als 30 und das `Einkommen` größer als 60.000 ist:

```python
mask = (df['age'] > 30) & (df['income'] > 60000)
df_filtered = df.where(mask)
df_filtered

Dies wird uns einen neuen DataFrame df_filtered mit den folgenden Daten geben:

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000

Nutzen von Boole'schen Masken für erweiterte Datenauswahl

Boole'sche Masken können auch verwendet werden, um komplexere Datenauswahloperationen durchzuführen. Sie können beispielsweise Boole'sche Masken verwenden, um bestimmte Zeilen und Spalten auszuwählen oder neue Spalten basierend auf bedingter Logik zu erstellen.

Angenommen, wir möchten eine neue Spalte high_income erstellen, die True ist, wenn das Einkommen größer als 60.000 ist, und False andernfalls. Wir können dies mit Hilfe der where()-Methode und einer Boole'schen Maske tun:

df['high_income'] = df['income'].where(df['income'] > 60000, False)
df

Dies wird uns den folgenden DataFrame geben:

    age  income high_income
0   25  50000       False
1   32  65000        True
2   41  75000        True
3   28  45000       False
4   35  60000       False

Optimierung der Leistung mit Boole'schen Masken

Die Verwendung von Boole'schen Masken kann auch dazu beitragen, die Leistung Ihrer Pandas-Operationen zu verbessern, insbesondere wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten. Boole'sche Operationen sind im Allgemeinen schneller als das Iterieren über eine DataFrame-Zeile für Zeile, so dass die Verwendung von Boole'schen Masken Ihren Code effizienter und skalierbarer machen kann.

Pandas Where auf Text- und Kategoriedaten

Filtern von Zeilen basierend auf String- oder Kategorie-Bedingungen

Die where().--- title: Übersetzung excerpt: Die where() Methode in Pandas ist nicht auf numerische Daten beschränkt; Sie können sie auch verwenden, um Zeilen basierend auf String- oder Kategorischen-Bedingungen zu filtern. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie mit textbasierten Daten oder Daten arbeiten, die als Kategorien codiert wurden.--- Titel: Pandas Where in Data Transformation Auszug: Verwenden von pandas where() für selektive Datenupdates

Pandas Where in Data Transformation

Verwendung von pandas where() für selektive Datenupdates

Die where()-Methode kann auch verwendet werden, um die Werte in einem DataFrame oder einer Serie selektiv zu aktualisieren. Dies kann nützlich sein, wenn Sie bedingte Logik anwenden müssen, um bestimmte Elemente Ihrer Daten zu ändern.

Angenommen, wir möchten die income-Werte für alle Mitarbeiter mit einem age größer als 35 um 10% erhöhen. Wir können dies mit folgendem Code tun:

df['income'] = df['income'].where(df['age'] <= 35, df['income'] * 1.1)
df

Dies gibt uns den folgenden aktualisierten DataFrame:

    age  income
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  82500.0
3   28  45000.0
4   35  66000.0

Anwendung bedingter Logik zum Ändern bestimmter Spalten

Die where()-Methode kann auch verwendet werden, um bedingte Logik anzuwenden, um bestimmte Spalten in einem DataFrame zu ändern. Dies kann für Datenbereinigung, Featureengineering oder andere Datentransformationsaufgaben nützlich sein.

Angenommen, wir möchten alle negativen income-Werte durch 0 ersetzen. Wir können dies mit folgendem Code tun:

df['income'] = df['income'].where(df['income'] >= 0, 0)
df

Dies gibt uns den folgenden aktualisierten DataFrame:

    age  income
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  75000.0
3   28  45000.0
4   35  60000.0

Integration von pandas where() in Workflows für Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Die where()-Methode kann ein leistungsfähiges Werkzeug für Aufgaben der Datenbereinigung und -vorverarbeitung sein. Durch die Kombination mit anderen Pandas-Operationen können Sie komplexe Datentransformationsworkflows erstellen, die eine Vielzahl von datenbezogenen Herausforderungen bewältigen können.

Zum Beispiel können Sie where() verwenden, um Ausreißer zu identifizieren und zu behandeln, fehlende Werte zu ersetzen oder kategorische Variablen basierend auf bestimmten Bedingungen zu codieren. Durch die Einbindung von where() in Ihren Datenvorbereitungsprozess können Sie Ihre Daten effizient und effektiv transformieren.--- title: Pandas Where und Groupby-Operationen excerpt: In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Pandas-Funktionen where() und groupby() kombinieren können, um bedingte Filterung und Aggregation innerhalb von Gruppenkontext durchzuführen.

Pandas Where und Groupby-Operationen

Anwendung von pandas where() in Gruppenkontext

Die where()-Methode kann auch in Verbindung mit Pandas' groupby()-Funktionalität verwendet werden, um bedingte Filterung und Auswahl innerhalb von Gruppenkontext durchzuführen.

Angenommen, wir haben einen DataFrame df mit folgenden Daten:

   department  age  income
0      Sales   25  50000
1   Marketing   32  65000
2  Accounting   41  75000
3      Sales   28  45000
4   Marketing   35  60000

Um die Mitarbeiter in jeder Abteilung auszuwählen, die ein age größer als das durchschnittliche Alter der Abteilung haben, können wir folgenden Code verwenden:

dept_avg_age = df.groupby('department')['age'].transform('mean')
df_filtered = df.where(df['age'] > dept_avg_age)
df_filtered

Dies ergibt einen neuen DataFrame df_filtered mit folgenden Daten:

   department   age  income
1   Marketing  32.0  65000
2  Accounting  41.0  75000

Bedingte Aggregationen und gruppenbasierte Filterung

Die where()-Methode kann auch verwendet werden, um bedingte Aggregationen oder gruppenbasierte Filterung innerhalb eines groupby()-Kontexts durchzuführen. Dies kann nützlich sein, um gruppenspezifische Kennzahlen zu berechnen oder Untergruppen zu identifizieren, die bestimmte Kriterien erfüllen.

Um beispielsweise das durchschnittliche Einkommen für Mitarbeiter in jeder Abteilung zu berechnen, die älter als 30 sind, können wir folgenden Code verwenden:

df.loc[df['age'] > 30].groupby('department')['income'].mean()

Dies ergibt folgende Ausgabe:

department
Accounting    75000.0
Marketing     62500.0
Sales         55000.0
Name: income, dtype: float64

Anwendungsfälle für pandas where() in gruppenbasierter Analyse

Die Kombination von where() und groupby() eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten für die gruppenbasierte Datenanalyse. Weitere Anwendungsfälle umfassen:

  • Identifizierung von Topperformern oder Underperformern--- Titel: Arbeiten mit Datenstrukturen

Listen

Listen sind die vielseitigste Datenstruktur in Python. Sie können Elemente verschiedener Datentypen enthalten, und ihre Größe kann dynamisch geändert werden. Hier ist ein Beispiel für das Erstellen und Manipulieren einer Liste:

# Eine Liste erstellen
my_list = [1, 2, 3, 'vier', 5.6]
 
# Auf Elemente zugreifen
print(my_list[0])  # Ausgabe: 1
print(my_list[-1])  # Ausgabe: 5.6
 
# Elemente ändern
my_list[2] = 'drei'
print(my_list)  # Ausgabe: [1, 2, 'drei', 'vier', 5.6]
 
# Elemente hinzufügen
my_list.append(6)
my_list.insert(2, 'neu')
print(my_list)  # Ausgabe: [1, 2, 'neu', 'drei', 'vier', 5.6, 6]
 
# Elemente entfernen
del my_list[3]
my_list.remove('vier')
print(my_list)  # Ausgabe: [1, 2, 'neu', 5.6, 6]

Tupel

Tupel ähneln Listen, sind aber unveränderlich, d.h. ihre Elemente können nach der Erstellung nicht mehr geändert werden. Tupel werden in runden Klammern statt in eckigen Klammern definiert.

# Ein Tupel erstellen
my_tuple = (1, 2, 'drei', 4.5)
 
# Auf Elemente zugreifen
print(my_tuple[0])  # Ausgabe: 1
print(my_tuple[-1])  # Ausgabe: 4.5
 
# Der Versuch, ein Tupel zu ändern, führt zu einem Fehler
# my_tuple[2] = 'neu'  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Wörterbücher

Wörterbücher sind ungeordnete Sammlungen von Schlüssel-Wert-Paaren. Sie werden mit geschweiften Klammern {} definiert, und jedes Schlüssel-Wert-Paar ist durch einen Doppelpunkt : getrennt.

# Ein Wörterbuch erstellen
person = {
    'name': 'John Doe',
    'alter': 35,
    'beruf': 'Softwareingenieur'
}
 
# Auf Werte zugreifen
print(person['name'])  # Ausgabe: John Doe
print(person.get('alter'))  # Ausgabe: 35
 
# Elemente hinzufügen/ändern
person['email'] = 'john.doe@example.com'
person['alter'] = 36
print(person)  # Ausgabe: {'name': 'John Doe', 'alter': 36, 'beruf': 'Softwareingenieur', 'email': 'john.doe@example.com'}
 
# Elemente entfernen
del person['beruf']
print(person)  # Ausgabe: {'name': 'John Doe', 'alter': 36, 'email': 'john.doe@example.com'}

Mengen

Mengen sind ungeordnete Sammlungen von eindeutigen Elementen.--- Titel: Grundlegende Python-Konzepte Auszug: Dieser Artikel behandelt einige grundlegende Konzepte in Python, wie z.B. Datenstrukturen, Kontrollstrukturen und Funktionen.

Datenstrukturen

Mengen

Mengen in Python sind ungeordnete Sammlungen eindeutiger Elemente. Sie werden mit geschweiften Klammern {} oder der set()-Funktion definiert.

# Erstellen einer Menge
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)  # Ausgabe: {1, 2, 3, 4, 5}
 
# Elemente hinzufügen
my_set.add(6)
print(my_set)  # Ausgabe: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
# Elemente entfernen
my_set.remove(3)
print(my_set)  # Ausgabe: {1, 2, 4, 5, 6}
 
# Mengenoperationen
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}
print(set1 | set2)  # Vereinigung: {1, 2, 3, 4}
print(set1 & set2)  # Schnittmenge: {2, 3}
print(set1 - set2)  # Differenz: {1}

Kontrollstrukturen

Bedingte Anweisungen

Bedingte Anweisungen in Python ermöglichen es Ihnen, verschiedene Codeblöcke basierend auf bestimmten Bedingungen auszuführen.

# If-else-Anweisung
age = 18
if age >= 18:
    print("Sie sind volljährig.")
else:
    print("Sie sind minderjährig.")
 
# Elif-Anweisung
score = 85
if score >= 90:
    print("A")
elif score >= 80:
    print("B")
elif score >= 70:
    print("C")
else:
    print("D")

Schleifen

Schleifen in Python ermöglichen es Ihnen, einen Codeblock wiederholt auszuführen.

# For-Schleife
fruits = ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# While-Schleife
counter = 0
while counter < 5:
    print(counter)
    counter += 1

Listenkomprehension

Listenkomprehension bietet eine kompakte Möglichkeit, Listen in Python zu erstellen.

# Traditionelle Methode
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []
for num in numbers:
    squares.append(num ** 2)
print(squares)  # Ausgabe: [1, 4, 9, 16, 25]
 
# Mit Listenkomprehension
squares = [num ** 2 for num in numbers]
print(squares)  # Ausgabe: [1, 4, 9, 16, 25]

Funktionen

Funktionen in Python ermöglichen es Ihnen, wiederverwendbaren Code zu kapseln.

# Definieren einer Funktion
def greet(name):
    print(f"Hallo, {name}!")
 
# Aufrufen der Funktion
greet("Alice")  # Ausgabe: Hallo, Alice!
 
# Funktionen mit Rückgabewerten
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(result)  # Ausgabe: 7

Module und Pakete

Das modulare Design von Python ermöglicht es Ihnen, Ihren Code zu organisieren.--- title: Übersetzung in wiederverwendbare Komponenten excerpt: Übersetzung in wiederverwendbare Komponenten

# Importieren eines Moduls
import math
print(math.pi)  # Ausgabe: 3.141592653589793
 
# Importieren einer spezifischen Funktion aus einem Modul
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Ausgabe: 4.0
 
# Importieren eines Moduls mit einem Alias
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))  # Ausgabe: [1 2 3]

Schlussfolgerung

In diesem Tutorial haben Sie verschiedene Datenstrukturen in Python kennengelernt, darunter Listen, Tupel, Dictionaries und Sets. Sie haben auch Kontrollflussanweisungen, Funktionen und das modulare Design von Python untersucht. Diese Konzepte sind grundlegend für das Schreiben effektiver und effizienter Python-Code. Je mehr Sie lernen und üben, desto besser können Sie diese Werkzeuge nutzen, um komplexere und leistungsfähigere Anwendungen zu entwickeln.

MoeNagy Dev.