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海外TECH DEV Community Different methods to filter a Pandas DataFrame https://dev.to/aviatorifeanyi/different-methods-to-filter-a-pandas-dataframe-48of Different methods to filter a Pandas DataFramePandas is a popular open source python library used for data manipulation and analysis It helps in the data analysis process which involves cleaning exploring analyzing and visualizing data In this article we will cover the various methods of performing filtering using pandas Data Filtering is one of the data manipulation operations we can perform when working with data Filtering with pandas is similar to a WHERE clause in SQL or a filter in Microsoft Excel If you have worked with these tools you have an idea of how filtering works Filters can be used to select a subset of data It can also be used to exclude or discover null values from a datasetHere are some examples of filtering Select all employees who were employed by the organization after Select all male employees who work in the finance and marketing department Select all traffic accidents that occurred on Wednesday around noon Select all students whose registration number is nullThese are some real world examples of what we can do with filters depending on our dataset and use case for our analysis Note This tutorial assumes that you are already familiar with the usage of pandas for data analysis and you can differentiate between its underlying data structure namely Series and Dataframe To keep this tutorial simple we would be creating our sample dataset It would be a dataset of employees working for an organization import pandas as pdemployees data first name Jamie Michael James Mark Stones Sharon Jessica Johnson last name Johnson Marley Peterson Henry Walker White Mendy Johnson department Accounting Marketing Engineering HR HR Sales Data Analytics Accounting date of hire gender M M M M F F M F salary national id None None emp id Emp Emp Emp Emp Emp Emp Emp Emp employees df pd DataFrame data employees data In pandas there is more than one way to operate Pandas provide multiple ways to filter data They include isin This method provides a way to apply single or multiple conditions for filtering employees df employees df department isin Marketing employees df employees df department isin Marketing HR Logical operatorsWe can use the available logical operators to filter for a subset of dataemployees df employees df salary gt Here we filter for employees whose salary is above Occasions may arise where we have to filter our data for multiple conditions The logical operator also makes this possible employees df employees df salary gt amp employees df department Marketing For all employees with a salary above who work in the marketing departmentYou can also use other logical operators such as less than lt greater than gt equal to not equal to etc Query FunctionThe query function takes in an expression as an argument which evaluates to a Boolean that is used to filter the dataframe employees df query department Marketing We can also query based on multiple conditionsemployees df query department Marketing and date of hire gt Str AccessorPandas make it easy to work with string values Using the str accessor we can filter for records whose values are strings employees df employees df department str contains M employees df employees df department str startswith M nlargest and nsmallestMost times we just need records of the highest or lowest values in a column These methods make it possible We could filter for the highest or lowest salaries employees df nlargest salary employees df nsmallest salary Tilde sign  Used to reverse the logic used in filter conditionemployees df employees df department str contains A employees df employees df department isin Marketing HR isnull  notnullUsing the isnull method we can return records that have NaN values and mark them for deletion Using the notnull method we can filter for records that do not contain NaN values employees df employees df national id isnull employees df employees df national id notnull FilterUsing this method we can also filter for a subset of data employees df filter items first name department axis Filter where the index begins with or using regex employees df filter regex axis filter the dataframe where the index is employees df filter like axis In this tutorial we discussed some of the different ways of filtering rows to return a subset of data from our pandas dataframe The only way to master pandas and be good at data manipulation is through practice I do hope you will make out time to practice Connect with me on Twitter or LinkedIn where I also share some useful data analytics tips 2023-02-26 22:00:59
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海外科学 NYT > Science Rural Hospitals Are Shuttering Their Maternity Units https://www.nytimes.com/2023/02/26/health/rural-hospitals-pregnancy-childbirth.html maternity 2023-02-26 22:16:00
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