trang chủ youtube，Xóa bảng với One Shot 2 Code Python Pandas Hướng dẫn

Tiêu đề: Hướng dẫn Pandas: Hai cách để xóa khung dữ liệu bằng một cú nhấp chuột
Giới thiệu: Pandas là một thư viện mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu bằng Python và DataFrame là một trong những cấu trúc dữ liệu cốt lõi của nó. Trong quá trình xử lý dữ liệu, đôi khi chúng ta cần làm trống bảng dữ liệu để tải lại hoặc thực hiện một thao tác mới. Chủ đề này mô tả hai phương pháp phổ biến trong thư viện Pandas và sử dụng các ví dụ mã Python để hiển thị cách xóa bảng dữ liệu chỉ bằng một cú nhấp chuột.HIT CLUB
1. Giới thiệu về gấu trúc
Pandas là một thư viện Python mã nguồn mở cung cấp các cấu trúc dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng. DataFrame là một cấu trúc dữ liệu cốt lõi trong Pandas, là một cấu trúc bảng hai chiều, có thể thay đổi, có khả năng không đồng nhất có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau. Trong quá trình phân tích dữ liệu, chúng ta thường cần làm trống DataFrame để tải lại dữ liệu hoặc thực hiện các thao tác mới.
2. Cách 1: Sử dụng phương thức reset_index() để xóa DataFrame
Phương thức reset_index() là một phương thức phổ biến cho DataFrames, được sử dụng để đặt lại chỉ mục của DataFrame. Thông qua phương pháp này, chúng ta có thể đạt được mục đích làm trống DataFrame chỉ bằng một cú nhấp chuột. Mã mẫu như sau:
”Trăn
Importpandasaspd
Tạo khung dữ liệu mẫu
data={‘Tên’:[‘Alice’,’Bob’,’Charlie’],’Tuổi’:[25,30,35]}
df = pd. DataFrame(dữ liệu)
print(“Khung dữ liệu thô:”)
In (DF)
Sử dụng phương thức reset_index() để xóa DataFrame
df = df.reset_index (thả = True)
print(“Khung dữ liệu đã xóa:”)
In (DF)
“`
Trong đoạn mã trên, trước tiên chúng ta đã tạo một DataFrame đơn giản với tên và tuổi. Sau đó, bằng cách gọi phương thức reset_index() và thiết lập tham số drop=True, chúng ta có thể đặt lại DataFrame thành một bảng trống. Trong trường hợp này, chỉ mục ban đầu bị loại bỏ và DataFrame được làm trống.
Phương pháp 2: Sử dụng danh sách trống hoặc từ điển để tạo khung dữ liệu mới để xóa bảng cũ
Ngoài việc sử dụng phương thức reset_index(), chúng ta cũng có thể làm trống bảng cũ bằng cách tạo một DataFrame trống mới. Mã mẫu như sau:
”Trăn
Importpandasaspd
Tạo khung dữ liệu mẫu
data={‘Tên’:[‘Alice’,’Bob’,’Charlie’],’Tuổi’:[25,30,35]}
df = pd. DataFrame(dữ liệu)
print(“Khung dữ liệu thô:”)
In (DF)
Tạo một DataFrame mới với một danh sách trống hoặc từ điển trống để làm trống bảng cũ
empty_df=PD. DataFrame() tạo một đối tượng DataFrame trống
df=empty_df trỏ tham chiếu DataFrame cũ đến đối tượng DataFrame trống mới nhằm mục đích làm trống. Lưu ý rằng điều này đạt được bằng cách phân công tham khảo. Nếu bạn không muốn giữ tên biến ban đầu df trỏ đến đối tượng mới, bạn có thể đổi tên đối tượng mới như new_df. print(“Cleared DataFrame:”)print(df)”Trong đoạn code trên, trước tiên chúng ta tạo một DataFrame chứa dữ liệu. Sau đó, chúng ta tạo một đối tượng DataFrame trống mới và trỏ tham chiếu của DataFrame cũ đến đối tượng DataFrame trống mới bằng cách gán tham chiếu, do đó đạt được mục đích làm trống bảng cũ. Trong trường hợp này, DataFrame gốc được xóa thành công vào một đối tượng DataFrame trống. Cần lưu ý rằng phương thức này sẽ thay đổi mối quan hệ tham chiếu của biến ban đầu, và nếu bạn không cần giữ tên biến ban đầu trỏ đến đối tượng mới, bạn có thể đổi tên đối tượng mới để tránh nhầm lẫn. 4. Tóm tắtBài viết này giới thiệu hai phương pháp phổ biến để làm trống DataFrame bằng một cú nhấp chuột thông qua hướng dẫn Pandas. Phương pháp đầu tiên là đặt lại chỉ mục bằng phương thức reset_index() với mục đích làm trống; Phương pháp thứ hai là tạo một DataFrame mới với một danh sách trống hoặc từ điển để thay thế bảng dữ liệu gốc. Trong quá trình xử lý dữ liệu thực tế, chúng ta có thể lựa chọn phương pháp phù hợp với mình theo tình huống cụ thể để làm trống bảng dữ liệu và tải lại dữ liệu hoặc thực hiện các thao tác mới. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ hơn và áp dụng các chức năng, phương pháp liên quan trong thư viện Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu. Nếu bạn có thêm câu hỏi và nhu cầu học tập, xin vui lòng thảo luận thêm!