Фильтрация строк в pandas DataFrame: методы без присвоения

Быстрый ответ

Для фильтрации строк в Pandas с использованием цепочек операторов данные следует обрабатывать с помощью метода query:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame. Оставайтесь на связи!
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Не забывайте о ответственности при использовании метода `query`.
result = df.query('A > 1 & B < 6')

Метод query обеспечивает возможность применения лаконичных логических выражений непосредственно к столбцам DataFrame, что делает код более компактным и эффективным при проведении фильтрации.

Фильтрация с применением настраиваемых масок

Для того чтобы код был более понятным и свежим, воспользуемся методами маскирования для DataFrame:

pd.DataFrame.mask = lambda self, cond: self.loc[cond] # Расширяем функциональность DataFrame
result = df.mask(df['A'] > 1).mask(df['B'] < 6) # Вот это стиль!

Такой подход обеспечивает наличие функциональности запроса к DataFrame, делая ваш код более утонченным.

Адаптивная фильтрация с применением lambda-выражений и .loc

Лямбда-функции станут незаменимыми помощниками при динамической фильтрации данных «на лету»:

# Встречайте лямбда-функцию! Где Супермен?
result = df.loc[lambda x: (x['A'] > 1) & (x['B'] < 6)]

Такой гибкий подход к фильтрации позволяет успешно справляться с различными сложными условиями.

Применение цепочки фильтров с помощью .pipe()

Вот как можно использовать .pipe(), чтобы эффективно решать задачи в Python:

def filter_A(x):
    return x[x['A'] > 1] # Изящный фильтр A

def filter_B(x):
    return x[x['B'] < 6] # Изящный фильтр B

result = df.pipe(filter_A).pipe(filter_B) # Абсолютно очевидно!

.annotate(BoxDrawingLayer...roller) Метод .pipe() обеспечивает последовательное применение фильтров, что упрощает процесс отладки и улучшает читаемость кода.

Визуализация

Представьте, что цепочки операторов в pandas – это что-то вроде конвейера:

Конвейер: [Сырье] -> [Фильтр 1] -> [Фильтр 2] -> [Готовый продукт]

DataFrame в Pandas:

Исходные данные -> [Условие А] -> [Условие Б] -> [Отфильтрованные данные]

Будь то цепь поставок или фильтрации, рабочий процесс остается плавным:

df[(Условие А) & (Условие Б)] # Времяпроверенный метод
df.query('Условие А').query('Условие Б') # Современный подход

Цепочка фильтров необходима для структурирования данных и улучшения удобства их использования.

Классическая булева индексация

Иногда полезно прибегнуть к проверенному временем методу:

result = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)] # Старый добрый метод

Этот традиционный способ эффективен при работе со сложными выражениями и использует классический синтаксис pandas.

Непосредственная фильтрация с применением вызываемых аргументов в .loc

Вызываемые аргументы в .loc просты и эффективны:

result = df.loc[lambda df: (df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)] # Постепенное прохождение строк

Этот метод позволяет осуществлять фильтрацию данных просто и без лишнего кода.

Искусство формирования запросов с помощью DataFrame.query()

Усиливайте эффективность своих запросов:

result = df.query('A > 1 & B < 6 & C != 7')  # Комбинация трех условий!

Воспользуйтесь лаконичностью строк запросов и наслаждайтесь тем, как метод DataFrame.query() превращает сложную фильтрацию в ее легкий вариант.

Полезные материалы

1. Индексирование и выбор данных — документация pandas 3.0.2 — Узнайте об индексировании и выборе в pandas от первоисточника.
2. pandas.DataFrame.query — документация pandas 3.0.2 — Познакомьтесь с основами использования метода запросов DataFrame.
3. python – Пропуск NaN с str.contains – Stack Overflow — Проверенные сообществом решения для фильтрации строк в pandas.
4. Индексирование данных и выбор | Руководство по науке о данных Python — Практические знания и примеры по индексированию данных и выбору.
5. pandas_list_comprehension – Chris Albon — Прокачайте свои навыки использования списочных включений в pandas.
6. Практическое применение фильтрации DataFrame в pandas — Реальные примеры и лучшие практики фильтрации DataFrame.