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3 manières faciles de créer un sous-ensemble d'un DataFrame Python

Bonjour, lecteurs ! Dans cet article, nous allons nous concentrer sur les Différentes façons de créer un sous-ensemble d'un DataFrame Python en détail.

Alors, commençons!

Tout d'abord, qu'est-ce qu'un DataFrame Python ?

Le module Python Pandas nous fournit deux structures de données, à savoir, Series et Dataframe, pour stocker les valeurs.

Un Dataframe est une structure de données qui contient les données sous la forme d'une matrice, c'est-à-dire qu'elle contient les données sous forme de valeurs organisées en lignes et en colonnes. Ainsi, en association avec cela, nous pouvons créer et accéder à un sous-ensemble de celui-ci sous les formats suivants :

  • Accéder aux données selon les lignes comme sous-ensemble
  • Récupérer les données selon les colonnes comme sous-ensemble
  • Accéder à des données spécifiques de certaines lignes ainsi que de colonnes en tant que sous-ensemble

Ayant compris les Dataframes et les sous-ensembles, comprenons maintenant les différentes techniques pour créer un sous-ensemble à partir d'un Dataframe.

Créer un DataFrame pour travailler !

Pour créer des sous-ensembles d'un dataframe, nous devons créer un dataframe. Commençons par cela :

import pandas as pd 
data = {"Roll-num": [10,20,30,40,50,60,70], "Age":[12,14,13,12,14,13,15], "NAME":['John','Camili','Rheana','Joseph','Amanti','Alexa','Siri']}
block = pd.DataFrame(data)
print("Original Data frame:\n")
print(block)

Sortie :

Original Data frame:

   Roll-num  Age    NAME
0        10   12    John
1        20   14  Camili
2        30   13  Rheana
3        40   12  Joseph
4        50   14  Amanti
5        60   13   Alexa
6        70   15    Siri

Ici, nous avons créé un cadre de données en utilisant la méthode pandas.DataFrame(). Nous utiliserons l'ensemble de données créé ci-dessus tout au long de cet article.

Commençons !

1. Créez un sous-ensemble d'un dataframe Python en utilisant la fonction loc()

La fonction loc() de Python nous permet de former un sous-ensemble d'un DataFrame selon une ligne ou une colonne spécifique ou une combinaison des deux.

La fonction loc() fonctionne sur la base des étiquettes c'est-à-dire que nous devons lui fournir l'étiquette de la ligne/colonne à choisir et créer le sous-ensemble personnalisé.

Syntaxe :

pandas.dataframe.loc[]

Exemple 1 : Extraire des données de lignes spécifiques d'un dataframe

block.loc[[0,1,3]]

Sortie :

Comme indiqué ci-dessous, nous avons créé un sous-ensemble qui inclut toutes les données des lignes 0, 1 et 3.

Roll-num	Age	NAME
0	10	12	John
1	20	14	Camili
3	40	12	Joseph

Exemple 2 : Créer un sous-ensemble de lignes en utilisant le découpage

block.loc[0:3]

Ici, nous avons extrait les données de toutes les lignes de l'index 0 à l'index 3 en utilisant l'opérateur de découpage avec la fonction loc().

Sortie :

Roll-num	Age	NAME
0	10	12	John
1	20	14	Camili
2	30	13	Rheana
3	40	12	Joseph

Exemple 3 : Créer un sous-ensemble de colonnes particulières en utilisant des étiquettes

block.loc[0:2,['Age','NAME']]

Sortie :

Age	NAME
0	12	John
1	14	Camili
2	13	Rheana

Ici, nous avons créé un sous-ensemble qui inclut des données des lignes 0 à 2, mais qui ne comprend que certaines colonnes spécifiques, c'est-à-dire 'Âge' et 'NOM'.

2. Utilisation de la fonction iloc() de Python pour créer un sous-ensemble d'un dataframe

La fonction iloc() de Python nous permet de créer des sous-ensembles en choisissant des valeurs spécifiques à partir des lignes et des colonnes en fonction des index.

C'est-à-dire, contrairement à la fonction loc() qui fonctionne sur des étiquettes, la fonction iloc() fonctionne sur des valeurs d'index. Nous pouvons choisir et créer un sous-ensemble d'un dataframe Python à partir des données en fournissant les numéros d'index des lignes et des colonnes.

Syntaxe :

pandas.dataframe.iloc[]

Exemple :

block.iloc[[0,1,3,6],[0,2]]

Ici, nous avons créé un sous-ensemble qui inclut les données des lignes 0, 1, 3 et 6 ainsi que les colonnes numéro 0 et 2 c'est-à-dire 'Roll-num' et 'NOM'.

Sortie :

Roll-num	NAME
0	10	John
1	20	Camili
3	40	Joseph
6	70	Siri

3. Opérateur d'indexation pour créer un sous-ensemble d'un dataframe

De manière simple, nous pouvons utiliser un opérateur d'indexation, c'est-à-dire des crochets, pour créer un sous-ensemble des données.

Syntaxe :

dataframe[['col1','col2','colN']]

Exemple :

block[['Age','NAME']]

Ici, nous avons sélectionné toutes les valeurs de données des colonnes 'Âge' et 'NOM', respectivement.

Sortie:

Age	NAME
0	12	John
1	14	Camili
2	13	Rheana
3	12	Joseph
4	14	Amanti
5	13	Alexa
6	15	Siri

Conclusion

Par conséquent, nous en avons terminé avec ce sujet. N'hésitez pas à commenter ci-dessous si vous avez des questions. Pour d'autres articles similaires sur Python, restez à l'écoute, et en attendant, bonne apprentissage !! :)