Кулинарная книга

Это хранилище для кратких и понятных примеров и ссылок на полезные рецепты pandas. Мы рекомендуем пользователям добавлять в это руководство.

Добавление интересных ссылок и/или встроенных примеров в этот раздел — отличный первый запрос на вытягивание.

По возможности были вставлены упрощенные, сжатые, удобные для начинающих примеры, чтобы дополнить ссылки со Stack Overflow и GitHub. Многие ссылки содержат расширенную информацию, не представленную в встроенных примерах.

Pandas (pd) и Numpy (np) — единственные два сокращенно импортированных модуля. Остальные импортируются явно для новых пользователей.

Эти примеры написаны для Python 3. Для более ранних версий Python могут потребоваться незначительные корректировки.

Идиомы

Вот некоторые полезные идиомы pandas idioms

if-then/if-then-else для одного столбца и присвоения одному или нескольким другим столбцам:

In [1]: df = pd.DataFrame({'AAA': [4, 5, 6, 7],
   ...:                    'BBB': [10, 20, 30, 40],
   ...:                    'CCC': [100, 50, -30, -50]})
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
   AAA  BBB  CCC
0    4   10  100
1    5   20   50
2    6   30  -30
3    7   40  -50

if-then…

An if-then на одном столбце

In [3]: df.loc[df.AAA >= 5, 'BBB'] = -1

In [4]: df
Out[4]: 
   AAA  BBB  CCC
0    4   10  100
1    5   -1   50
2    6   -1  -30
3    7   -1  -50

An if-then с присвоением 2 столбцам:

In [5]: df.loc[df.AAA >= 5, ['BBB', 'CCC']] = 555

In [6]: df
Out[6]: 
   AAA  BBB  CCC
0    4   10  100
1    5  555  555
2    6  555  555
3    7  555  555

Добавьте еще одну строку с другим логическим условием для -else

In [7]: df.loc[df.AAA < 5, ['BBB', 'CCC']] = 2000

In [8]: df
Out[8]: 
   AAA   BBB   CCC
0    4  2000  2000
1    5   555   555
2    6   555   555
3    7   555   555

Или используйте pandas where после создания маски

In [9]: df_mask = pd.DataFrame({'AAA': [True] * 4,
   ...:                         'BBB': [False] * 4,
   ...:                         'CCC': [True, False] * 2})
   ...: 

In [10]: df.where(df_mask, -1000)
Out[10]: 
   AAA   BBB   CCC
0    4 -1000  2000
1    5 -1000 -1000
2    6 -1000   555
3    7 -1000 -1000

if-then-else с использованием numpy’s where()

In [11]: df = pd.DataFrame({'AAA': [4, 5, 6, 7],
   ....:                    'BBB': [10, 20, 30, 40],
   ....:                    'CCC': [100, 50, -30, -50]})
   ....: 

In [12]: df
Out[12]: 
   AAA  BBB  CCC
0    4   10  100
1    5   20   50
2    6   30  -30
3    7   40  -50

In [13]: df['logic'] = np.where(df['AAA'] > 5, 'high', 'low')

In [14]: df
Out[14]: 
   AAA  BBB  CCC logic
0    4   10  100   low
1    5   20   50   low
2    6   30  -30  high
3    7   40  -50  high

Разделение

Разделение фрейма с помощью булевого критерия

In [15]: df = pd.DataFrame({'AAA': [4, 5, 6, 7],
   ....:                    'BBB': [10, 20, 30, 40],
   ....:                    'CCC': [100, 50, -30, -50]})
   ....: 

In [16]: df
Out[16]: 
   AAA  BBB  CCC
0    4   10  100
1    5   20   50
2    6   30  -30
3    7   40  -50

In [17]: df[df.AAA <= 5]