Python
Овладение pandas.loc: Руководство для начинающих по простому доступу к данным

Овладение pandas.loc: Руководство для начинающих по простому доступу к данным

MoeNagy Dev

Доступ к данным с помощью pandas.loc

Введение в pandas.loc

pandas.loc - это мощный метод доступа к данным в библиотеке pandas, широко используемой для манипулирования и анализа данных в Python. pandas.loc обеспечивает гибкий и интуитивно понятный способ выбора и доступа к данным из pandas DataFrame или Series на основе индексации по меткам.

Основная цель pandas.loc - позволить вам выбирать данные по меткам, что означает, что вы можете получить доступ к строкам, столбцам или отдельным элементам на основе их меток строк и столбцов, а не их целочисленной позиции. Это делает pandas.loc особенно полезным при работе с реальными наборами данных, где данные часто имеют значимые метки строк и столбцов.

pandas.loc является одним из трех основных методов доступа к данным в pandas, наряду с pandas.iloc (индексация на основе целых чисел) и pandas.ix (гибрид индексации на основе меток и целых чисел). Понимание различий между этими методами имеет решающее значение для эффективной навигации и манипулирования вашими данными.

Выбор строк и столбцов

Выбор строк по меткам

Чтобы выбрать строки по меткам, вы можете использовать следующий синтаксис:

df.loc[row_labels]

Здесь row_labels может быть одной меткой, списком меток, срезом меток или булевым массивом.

Пример:

import pandas as pd
 
# Создание примерного DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Выбор строк по меткам
print(df.loc['Alice'])
print(df.loc[['Alice', 'Bob']])
```Вот перевод на русский язык с сохранением комментариев для кода:
 
```python
# Выбор строк по метке
print(df.loc['Alice':'Charlie'])

Вывод:

Name     Alice
Age         25
City    New York
Name: Alice, dtype: object
   Name   Age        City
0  Alice   25  New York
2  Charlie  35      Paris
   Name   Age        City
0  Alice   25  New York
1    Bob   30    London
2  Charlie  35      Paris

Выбор столбцов по метке

Для выбора столбцов по метке можно использовать следующий синтаксис:

df.loc[:, column_labels]

Здесь column_labels может быть одной меткой, списком меток, срезом меток или булевым массивом.

Пример:

# Выбор столбцов по метке
print(df.loc[:, 'Name'])
print(df.loc[:, ['Name', 'Age']])
print(df.loc[:, 'Name':'City'])

Вывод:

0    Alice
1      Bob
2  Charlie
3    David
Name: Name, dtype: object
   Name  Age
0  Alice   25
1    Bob   30
2  Charlie  35
3   David   40
   Name   Age        City
0  Alice   25  New York
1    Bob   30    London
2  Charlie  35      Paris
3   David   40     Tokyo

Выбор одного значения

Для выбора одного значения можно использовать следующий синтаксис:

df.loc[row_label, column_label]

Пример:

# Выбор одного значения
print(df.loc['Alice', 'Age'])

Вывод:

25

Выбор нескольких строк и столбцов

Вы можете выбрать несколько строк и столбцов одновременно, передав список или срез меток.

Пример:

# Выбор нескольких строк и столбцов
print(df.loc[['Alice', 'Charlie'], ['Name', 'City']])

Вывод:

        Name        City
0     Alice  New York
2  Charlie      Paris

Условный выбор

Фильтрация строк на основе условий

Вы можете использовать булевую индексацию для фильтрации строк на основе одного или нескольких условий.

Пример:

# Фильтрация строк на основе условий
print(df.loc[df['Age'] > 30])

Вывод:

       Name  Age        City
2  Charlie   35      Paris
3    David   40     Tokyo

Комбинирование нескольких условий

Вы можете комбинировать несколько условий с помощью булевых операторов, таких как & (и) и | (или).Вот перевод на русский язык:

d) и | (или).

Пример:

# Объединение нескольких условий
print(df.loc[(df['Age'] > 30) & (df['City'] != 'New York')])

Вывод:

       Name  Age        City
2  Charlie   35      Paris
3    David   40     Tokyo

Выбор строк и столбцов одновременно

Вы можете выбирать строки и столбцы одновременно, используя pandas.loc.

Пример:

# Выбор строк и столбцов одновременно
print(df.loc[df['Age'] > 30, ['Name', 'City']])

Вывод:

       Name        City
2  Charlie      Paris
3    David     Tokyo

Работа с пропущенными данными

Работа с пропущенными значениями в pandas.loc

pandas.loc обрабатывает пропущенные значения так же, как и другие методы доступа к данным в pandas. Если строка или столбец содержит пропущенное значение, оно будет включено в выборку.

Пример:

# Создание DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, None, 40, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', None, 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Выбор строк и столбцов с пропущенными значениями
print(df.loc[:, ['Age', 'City']])

Вывод:

     Age        City
0   25.0  New York
1   30.0    London
2   NaN      Paris
3   40.0       NaN
4   35.0     Tokyo

Замена пропущенных значений

Вы можете использовать pandas.loc для замены пропущенных значений в вашем DataFrame.

Пример:

# Замена пропущенных значений на определенное значение
df.loc[:, 'Age'] = df['Age'].fillna(0)
df.loc[:, 'City'] = df['City'].fillna('Unknown')
print(df)

Вывод:

       Name  Age        City
0     Alice   25  New York
1       Bob   30    London
2   Charlie    0      Paris
3     David   40    Unknown
4       Eve   35     Tokyo

Интерполяция пропущенных данных

Вы также можете использовать pandas.loc для интерполяции пропущенных значений на основе значений в других строках.

Пример:

# Интерполяция пропущенных значений
df['Age'] = df['Age'].interpolate()
print(df.loc[:, 'Age'])

Вывод:

0    25.0
1    30.0
2    35.0
3    40.0
4    35.0
Name: Age, dtype: float64
```Вот перевод на русский язык:

40.0
35.0
Имя: Возраст, тип данных: float64

### Расширенная индексация

#### Использование булевых массивов для выборки

Вы можете использовать булевы массивы для выбора строк и столбцов на основе определенного условия.

Пример:
```python
# Использование булевых массивов для выборки
bool_mask = (df['Возраст'] > 30) & (df['Город'] != 'Нью-Йорк')
print(df.loc[bool_mask, ['Имя', 'Возраст', 'Город']])

Вывод:

       Имя  Возраст        Город
2   Чарли    35.0      Париж
3     Дэвид    40.0     Неизвестно
4       Ева    35.0     Токио

Выбор на основе целочисленной позиции

Хотя pandas.loc в основном используется для индексации по меткам, вы также можете использовать индексацию по целым числам, комбинируя ее с pandas.iloc.

Пример:

# Комбинирование индексации по меткам и целочисленной индексации
print(df.loc[0, 'Имя'])
print(df.loc[1:3, 'Имя':'Город'])

Вывод:

Алиса
   Имя  Возраст        Город
1   Боб      30     Лондон
2  Чарли    35.0      Париж
3   Дэвид    40.0     Неизвестно

Комбинирование нескольких методов индексации

Вы можете комбинировать различные методы индексации, такие как индексация по меткам, индексация по целым числам и булевая индексация, для создания сложных выборок.

Пример:

# Комбинирование нескольких методов индексации
print(df.loc[bool_mask, df.columns[::2]])

Вывод:

       Имя        Город
2   Чарли      Париж
3     Дэвид     Неизвестно
4       Ева     Токио

Изменение данных

Присвоение значений строкам и столбцам

Вы можете использовать pandas.loc для присвоения значений определенным строкам и столбцам в вашем DataFrame.

Пример:

# Присвоение значений строкам и столбцам
df.loc['Алиса', 'Возраст'] = 26
df.loc[:, 'Город'] = 'Сан-Франциско'
print(df)

Вывод:

       Имя  Возраст           Город
0     Алиса      26  Сан-Франциско
1       Боб      30  Сан-Франциско
2   Чарли      35  Сан-Франциско
3     Дэвид      40  Сан-Франциско
4       Ева      35  Сан-Франциско

Обновление существующих данных

Вы также можете использовать pandas.loc для обновления существующих данных в вашем DataFrame.

Пример:

# Обновление существующих данных
df.loc[df['Имя'] == 'Боб', 'Возраст'] = 31
```Вот перевод на русский язык:
 
= 31
print(df)

Вывод:

       Name  Age           City
0     Alice   26  San Francisco
1       Bob   31  San Francisco
2   Charlie   35  San Francisco
3     David   40  San Francisco
4       Eve   35  San Francisco

Добавление новых данных

Хотя pandas.loc в основном используется для выбора данных, вы также можете использовать его для добавления новых строк в ваш DataFrame.

Пример:

# Добавить новые данные
new_row = pd.Series({'Name': 'Frank', 'Age': 28, 'City': 'Los Angeles'})
df.loc[len(df)] = new_row
print(df)

Вывод:

       Name  Age           City
0     Alice   26  San Francisco
1       Bob   31  San Francisco
2   Charlie   35  San Francisco
3     David   40  San Francisco
4       Eve   35  San Francisco
5      Frank   28  Los Angeles

Работа с MultiIndex

Выбор данных из DataFrame с MultiIndex

При работе с DataFrame, имеющим MultiIndex, вы можете использовать pandas.loc для выбора данных на основе иерархического индекса.

Пример:

# Создание DataFrame с MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'X'), ('B', 'Y')],
                                 names=['Group', 'Subgroup'])
df = pd.DataFrame({'Value': [10, 20, 30, 40]}, index=index)
 
# Выбор данных из DataFrame с MultiIndex
print(df.loc[('A', 'Y')])
print(df.loc[('B', :)])

Вывод:

Value    20
Name: ('A', 'Y'), dtype: int64
           Value
Group Subgroup  
B     X        30
      Y        40

Условный выбор с MultiIndex

Вы также можете использовать pandas.loc для выполнения условного выбора в DataFrame с MultiIndex.

Пример:

# Условный выбор с MultiIndex
print(df.loc[('A', 'X'), 'Value'])
print(df.loc[df['Value'] > 25])

Вывод:

10
           Value
Group Subgroup  
B     X        30
      Y        40

Изменение данных в DataFrame с MultiIndex

pandas.loc также можно использовать для изменения данных в DataFrame с MultiIndex.

Пример:

# Изменение данных в DataFrame с MultiIndex
df.loc[('B', .Вот перевод на русский язык:
 
'Y'), 'Value'] = 45
print(df)

Вывод:

                Value
Group Subgroup       
A      X           10
       Y           20
B      X           30
       Y           45

Оптимизация производительности

Хотя pandas.loc является мощным инструментом, важно понимать его характеристики производительности и как оптимизировать его использование.

Понимание характеристик производительности pandas.loc

pandas.loc обычно быстрее, чем pandas.iloc для индексации по меткам, так как он может напрямую получить доступ к данным по метке. Однако для больших наборов данных или сложных операций pandas.loc может быть медленнее, чем другие методы, такие как булевая индексация или

Вот вторая половина обучающего руководства по Python на 2000+ слов, основанного на предоставленном плане:

Работа с файлами

Работа с файлами является важной частью многих программных задач. Python предоставляет простой и прямолинейный способ взаимодействия с файлами в вашей системе.

Открытие и закрытие файлов

Чтобы открыть файл, вы можете использовать встроенную функцию open(). Функция open() принимает два аргумента: путь к файлу и режим, в котором вы хотите открыть файл.

file = open('example.txt', 'r')

Режим может быть одним из следующих:

  • 'r': Режим чтения (по умолчанию)
  • 'w': Режим записи (перезаписывает существующее содержимое)
  • 'a': Режим добавления (добавляет содержимое в конец файла)
  • 'x': Режим исключительного создания (создает новый файл, если он не существует)

После того, как вы закончили работать с файлом, важно закрыть его с помощью метода close():

file.close()

Чтение и запись файлов

Как только у вас есть объект файла, вы можете читать из него или записывать в него с помощью различных методов:

# Чтение всего файла
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
print(content)
file.close()
 
# Чтение построчно
file = open('example.txt', 'r')
for line in file:
    print(line.strip())
file.close()
 
# Запись в файл
file = open('example.txt', 'w')
file.write('Это новая строка.
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
print('Это еще одна строка.')
file.close()

Менеджеры контекста (with оператор)

Чтобы упростить процесс открытия и закрытия файлов, вы можете использовать оператор with, который действует как менеджер контекста. Это гарантирует, что файл будет правильно закрыт, даже если возникнет исключение.

with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

Работа с модулями и пакетами

Модульный дизайн Python позволяет организовывать ваш код в многократно используемые компоненты, называемые модулями. Модули можно импортировать и использовать в ваших скриптах Python.

Импорт модулей

Чтобы использовать модуль в вашем скрипте Python, вы можете использовать оператор import. Вы можете импортировать весь модуль или конкретные функции или переменные из модуля.

# Импорт всего модуля
import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0
 
# Импорт конкретных функций
from math import sqrt, pi
result = sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0
print(pi)  # Вывод: 3.141592653589793
 
# Импорт с псевдонимом
import math as m
result = m.sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0

Создание модулей

Вы можете создавать свои собственные модули, поместив ваш код Python в файл с расширением .py. Имя файла становится именем модуля, и вы можете затем импортировать и использовать модуль в других частях вашего кода.

# my_module.py
def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")
 
# Использование модуля
import my_module
my_module.greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!

Пакеты

Пакеты - это способ организации и структурирования ваших модулей. Пакет - это коллекция модулей, и он позволяет группировать связанные модули вместе.

Чтобы создать пакет, вам нужно создать каталог и поместить в него ваши файлы модулей. Кроме того, вам нужно включить специальный файл, называемый __init__.py, в каталог пакета.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

Затем вы можете импортировать модули из пакета, используя точечную нотацию:

import my_package.module1
my_package.module1.my_function()
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
# Импорт функции из модуля 1 пакета my_package
my_package.module1.function_from_module1()
 
# Импорт модуля 2 из пакета my_package
from my_package import module2
module2.function_from_module2()

Работа с исключениями

Исключения - это способ обработки неожиданных или склонных к ошибкам ситуаций в вашем коде. Python имеет встроенный механизм обработки исключений, который позволяет предвидеть и грамотно обрабатывать эти ситуации.

Генерация исключений

Вы можете генерировать исключение с помощью оператора raise. Это полезно, когда вы хотите сигнализировать о возникновении определенного условия.

raise ValueError("Недопустимое входное значение")

Обработка исключений

Вы можете использовать блок try-except для обработки исключений в вашем коде. Если в блоке try возникает исключение, будет выполнен соответствующий блок except.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: Деление на ноль")

Вы также можете обрабатывать несколько исключений в одном блоке except:

try:
    result = int("abc")
except (ValueError, TypeError):
    print("Ошибка: Недопустимый ввод")

Пользовательские исключения

Вы можете создавать свои собственные пользовательские исключения, определяя новые классы исключений, которые наследуются от встроенного класса Exception или одного из его подклассов.

class CustomException(Exception):
    pass
 
raise CustomException("Это пользовательское исключение")

Блок finally

Блок finally используется для обеспечения выполнения определенного блока кода, независимо от того, было ли сгенерировано исключение или нет. Это часто используется для очистки ресурсов, таких как закрытие файлов или соединений.

try:
    file = open("example.txt", "r")
    content = file.read()
    print(content)
except FileNotFoundError:
    print("Ошибка: Файл не найден")
finally:
    file.close()

Работа с объектно-ориентированным программированием (ООП)

Python - это многопарадигменный язык, что означает, что он поддерживает как процедурный, так и объектно-ориентированный стили программирования (ООП). ООП - это мощный способ организации и структурирования вашего кода.

##.# Классы и объекты

В ООП вы определяете классы как шаблоны для создания объектов. Объекты являются экземплярами этих классов и имеют свои собственные атрибуты и методы.

class Car:
    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model
 
    def start(self):
        print(f"Запуск {self.make} {self.model}.")
 
# Создание объектов
my_car = Car("Toyota", "Corolla")
my_car.start()  # Вывод: Запуск Toyota Corolla.

Наследование

Наследование - это способ создания новых классов на основе существующих. Новый класс (дочерний класс) наследует атрибуты и методы существующего класса (родительский класс).

class ElectricCar(Car):
    def __init__(self, make, model, battery_capacity):
        super().__init__(make, model)
        self.battery_capacity = battery_capacity
 
    def charge(self):
        print(f"Зарядка {self.make} {self.model} с аккумулятором емкостью {self.battery_capacity}кВт-ч.")
 
# Создание объекта дочернего класса
my_electric_car = ElectricCar("Tesla", "Model S", 100)
my_electric_car.start()  # Унаследован от родительского класса
my_electric_car.charge()  # Определен в дочернем классе

Полиморфизм

Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатываться как объекты общего суперкласса. Это часто достигается с помощью переопределения методов.

class Motorcycle:
    def start(self):
        print("Запуск мотоцикла.")
 
class Bicycle:
    def start(self):
        print("Начало педалирования велосипеда.")
 
# Полиморфизм в действии
vehicles = [Motorcycle(), Bicycle()]
for vehicle in vehicles:
    vehicle.start()

Инкапсуляция

Инкапсуляция - это идея объединения данных и методов в единый блок (класс) и скрытия внутренних деталей реализации от внешнего мира. Это достигается с помощью модификаторов доступа, таких как public, private и protected.

class BankAccount:
    def __init__(self, owner, balance):
        self.__owner = owner
        self.__balance = balance
```Вот перевод на русский язык:
 
# Приватный атрибут
        self.__balance = balance  # Приватный атрибут
 
    def deposit(self, amount):
        self.__balance += amount
 
    def withdraw(self, amount):
        if amount <= self.__balance:
            self.__balance -= amount
        else:
            print("Недостаточно средств.")
 
    def get_balance(self):
        return self.__balance
 
# Использование класса BankAccount
account = BankAccount("Алиса", 1000)
account.deposit(500)
print(account.get_balance())  # Вывод: 1500
account.__balance = 0  # Это не будет работать из-за инкапсуляции

Заключение

В этом всеобъемлющем учебнике по Python мы охватили широкий спектр тем, от работы с файлами и модулями до изучения основ объектно-ориентированного программирования. К этому моменту у вас должно быть прочное понимание этих ключевых концепций, и вы уже на пути к тому, чтобы стать опытным программистом на Python.

Помните, что лучший способ улучшить свои навыки в Python - это практиковаться, экспериментировать и продолжать учиться. Исследуйте более продвинутые темы, работайте над личными проектами и взаимодействуйте с активным сообществом Python. Благодаря упорству и настойчивости вы сможете использовать мощь Python для решения сложных задач и создания удивительных приложений.

Счастливого кодинга!

MoeNagy Dev.