Хочешь уверенно проходить IT-интервью?

Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.

💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?

• Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
• Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
• Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.

Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!

Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy

---

Серия «Инстурменты дата-журналиста» состоит из двух публикаций. В первой мы будем фильтровать, сортировать и очищать датасеты, используя библиотеку pandas в Jupyter Notebook. Ссылки на блокнот и шпаргалку вы найдете в конце статьи. Во второй части напишем парсер и создадим с его помощью собственный датасет, а также научимся визуализировать данные.

Вместо содержания ловите шпаргалку по статье:

        # Импорт данных
df = pd.read_csv('file') – импорт файла
df = pd.read_csv('file', sep=",") – импорт файла с разделителем «запятая»

# Экспорт данных
save_file.to_csv('file.csv', encoding='utf8') – сохранение датафрейма в csv-файл с кодировкой utf8

# Вывод на экран
df – вывести весь датафрейм
df.info – информация о датафрейме
df.head(5) – первые пять строчек
df.tail(5) – последние пять строчек
df.sample(5) – случайные пять строчек
df.shape – количество строк и столбцов
df.dtypes – типы данных в столбцах
df.columns – названия столбцов
f['col1'] – значения столбца col1
df['col1'][0:20] – срез столбца col1
df[['col1', 'col2']] – значения нескольких столбцов
df.loc['index_name'] – строки и/или столбцы по нечисловому значению индекса
df.iloc[0] – строки и/или столбцы по числовому индексу
df.iloc[2,4] – значение ячейки в третьей строчке и пятом столбце

# Объединение датафреймов
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0) – к df1 добавляем строчки df2
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1) – к df1 добавляем столбцы df2
df1 = df1.append(df2) – к df1 добавляем строчки df2

# Копирование датафрейма
df2 = df1.copy – создает глубокую копию датафрейма

# Добавление строчек и столбцов
new_row = {'col1': 'Hello', 'col2': 123}
df = df.append(new_row, ignore_index=True) – добавляет в конец df строчку new_row
df.loc[2] = ['Hello', 123] – добвляет строчку на третье место с начала фрейма
df['new_column'] = 'abcd' – создает столбец со значениями abcd

# Удаление строчек и столбцов
df.drop(26954, 0) – удаляет строчку номер 26954
df.drop('col', 1) – удаляет столбец col

# Переименование столбцов
df.rename(columns={'col1': 'new_col1'}) – меняет имя столбца с col1 на new_col1

# Изменение значения в ячейке
df['col'] = df['col'].replace(to_replace=2020, value=2021) – меняем все значения с 2020 на 2021
df['col'] = df['col'].mask(df['col'] == 2001, 2021) – аналогично, меняем все значения с 2020 на 2021

# Сортировка
df.sort_values('col', ascending=False) – сортировка в обратном алфавитном порядке
df.sort_values(['col1', 'col2']) – сортировка по двум столбцам. col1 – в приоритете, так как первый

# Изменение типов
df['col'] = df['col'].astype(str) – меняет тип переменных на str
df['col'] = df['col'].astype(float) – на float
df['col'] = df['col'].astype('int32') – на int32
df['col'] = df['col'].astype('int64') – на int64
df['col'] = pd.to_numeric(df['col1']) –  на int64

# Удаление и замена NaN-значений
df.dropna() – удаляет строчки с отсутствующими значениями
df.dropna(axis=1) – удаляет столбцы с отсутствующими значениями
df.fillna('abcd') – меняет NaN на abcd

# Удаление лишних пробелов
df['col'] = df['col'].map(str.strip) – удаляет пробелы слева и справа

# Обработка дат
df['col'] = pd.to_datetime(df['col']) – меняет тип на datetime64[ns]
df['col'].dt.day – вытаскивает из столбца col только значение дня
df['col'].dt.month – только месяц
df['col'].dt.year – только год

# Фильтрация и поиск
df['col'].str.startswith('a') – ищет совпадение по первому символу строки, не поддерживает regex
df['col'].str.endswith('a') – ищет совпадение по последнему символу строки, не поддерживает regex
df['col'].str.match('a') – определяет, начинается ли каждая строка с шаблона
df['col'].str.findall('a') – возвращает совпадения шаблонов
df['col'].str.contains('a') – в результате поиска возвращает булево значение
df['col'].str.extractall('a') – вернет столбец с поисковым шаблоном
df.loc[df['col'].isin(['a', 'b'])] – ищет совпадения в столбцах

# Статистические данные
df.describe() – статистическая сводка по численным значениями

# Подсчет количества повторов
df['col'].value_counts() – показывает сколько раз значения повторяются в столбце
df['col_result'] = df.groupby('col')['col'].transform('count') – создает столбец с количеством повторов значений

    

Установка pandas

Установим библиотеку pandas в Jupyter Notebook:

        !pip install pandas
    

и импортируем ее:

        import pandas as pd
    

1. Объекты Series и DataFrame

Объект Series – одномерные массив, состоящий из элементов и их индексов:

        series_example = pd.Series(['a', 48, 'd', 'hello115'])
series_example

# 0           a
# 1          48
# 2           d
# 3    hello115
# dtype: object
    

Здесь:
0, 1, 2, 3 – индексы.
a, 48, d, hello115 – элементы.

Объект DataFrame – многомерный массив, как таблица в Excel.

        df = pd.DataFrame({
     'telephone number': [123456789, 123679, 15645445, 564645546],
     'name': ['John', 'Jim', 'Kotowski', 'Lebowski'],
})

df
    

Здесь:
telephone number, name – названия столбцов с соответствующими значениями 123456789 ..., John ....

2.Импорт файлов и просмотр содержимого

Импортируем датасет (оригинал) с популярными поисковыми запросами в Google с 2000 по 2020 год. При импорте csv-файла все данные сохраняются в датафрейм df:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
    

Аналогично есть команды для импорта других файлов:
read_excel() – импорт excel-файла.
read_sql() – импорт базы данных SQL.
read_json() – импорт json-файла.
read_html() – создает из HTML-таблицы список объектов DataFrame.

Выведем содержимое датафрейма на экран:

        print(df)
    

Отображаются первые и последние пять строчек.

Чаще всего значения в датасетах разделяются запятой. Чтобы задать другой разделитель добавим параметр sep="". По умолчанию разделитель между столбцами – запятая.

В нашем случае получаем:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv', sep=",")
df
    

Посмотрим первые пять строчек датафрейма с помощью df.head(5):

        df.head(5)
    

последние 5 строчек:

        df.tail(5)
    

и пять случайных строчек:

        df.sample(5)
    

Узнаем количество строчек и столбцов:

        df.shape
# (26955, 5)
    

Здесь:
26955 – количество строчек.
5 – количество столбцов.

Выведем на экран содержимое датафрейма:

        df.info
    

и использованной памяти:

        df.info(memory_usage=True)
    

Иногда при импорте данных числа принимают тип объект и при обработке данных возникает ошибка. Поэтому проверим какие типы данных находятся в каждом столбце:

        df.dtypes
    

Здесь:
object – строчка.
int64 – целое число.

Часто встречаемые типы данных:
float64 – число с плавающей точкой.
datetime64 – дата и время.
bool – значения True или False.

Узнаем названия всех столбцов:

        df.columns
# Index(['location', 'year', 'category', 'rank', 'query'], dtype='object')
    

Выведем значения только столбца query:

        df['query']
    

и значения нескольких столбцов:

        df[['location', 'category']]
    

Через срез отобразим первые двадцать значений столбца query:

        df['query'][0:20]
    

В нашем датасете индексы являются числами. Это не очень удобно для понимания, как работает loc и iloc, поэтому создадим небольшой датафрейм с элементами типа object в виде индексов:

        df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])
df
    

loc выдает строки и/или столбцы по нечисловому значению индекса:

        df.loc['phone']
    

iloc получает строки и/или столбцы по числовому индексу:

        df.iloc[0]
    

Вернемся к основному датафрейму:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
    

Выведем первые пять строчек с помощью iloc:

        df.iloc[0:5]
    

Узнаем какой элемент записан в третьей строчке и пятом столбце:

        df.iloc[2,4]
# 'BMW'
    

Выведем значения всех строчек с помощью метода iterrows():

        for index, row in df.iterrows():
    print(row)
    

и с помощью iloc():

        for i in range(len(df.index)):
    print(df.iloc[i])
    

Отобразим все элементы столбца query:

        for index, row in df.iterrows():
    print(row['query'])
    

иначе:

        for i in range(len(df.index)):
    print(df.iloc[i]['query'])
    

Выведем строчки со значением Consumer Brands в столбце Сategory:

        df.loc[df['category'] == "Consumer Brands"]
    

3. Операции над строчками и столбцами

3.1. Объединение датафреймов

Создадим два датафрейма df1 и df2 и добавим столбцы из второго датафрейма в первый с помощью concat(). При этом индексы должны совпадать, иначе мы получим NaN:

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['average speed', 'min_speed'])

df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df1
    

Здесь:
df1 и df2 – первый и второй датафрейм соответственно.

Добавим строчки датафрейма df2 к df1. Названия столбцов должны совпадать, иначе получим NaN:

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['smartphone', 'birdmail', 'email'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
df1
    

Добавим строчки методом append():

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['smartphone', 'birdmail', 'email'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df1 = df1.append(df2)
df1
    

3.2. Добавление строчек и столбцов

Для добавления строчки создадим словарь new_row с названиям столбцов ввиде ключей:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row = {'location': 'Russia', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': 'Artist Name'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.tail(5)
    

Чтобы добавить строчку в определенную позицию используем метод loc:

        df.loc[2] = ['Russia', 2021, 'Music', 1, 'Artist Name']
df.head(5)
    

Здесь:
loc[2] – вставляем строчку на место третьей строчки.

Следующая запись добавит новый столбец new_column справа и установит все строки на значение new:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['new_column'] = 'new'
df.tail(5)
    

Можно использовать метод insert(), чтобы указать, где должен быть новый столбец. У первого столбца индекс 0:

        df.insert(0, 'new_qwerty_column', 'qwerty')
df.head(5)
    

3.3. Удаление строчек и столбцов

Удалим последнюю строчку под номером 26954 c помощью drop():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(7)
    

        df = df.drop(26954, 0)
df.tail(7)
    

Здесь :
year – название столбца
0 – в датафрейме строчка имеет ось = 0, столбец – 1.

Удалим столбец year:

        df = df.drop('year', 1)
df.tail(5)
    

3.4. Переименование столбцов

Чтобы переименовать столбец используем rename():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(3)
    

        df = df.rename(columns={'location': 'new_location'})
df.tail(3)
    

Здесь:
location – текущее название столбца.
new_location – новое название столбца.

3.5. Замена символов в строке

С помощью replace() заменим в столбце year значения c 2020 на 2021:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(10)
    

        df['year'] = df['year'].replace(to_replace=2020, value=2021)

# сокращенная запись без to_replace и value: 
# df['year'] = df['year'].replace(2020, 2021)

df['category'] = df['category'].replace(to_replace='Là Gì?', value='Hello, World.')
df.tail(10)
    

Здесь:
replace() – заменяет значения.
to_replace=2020– значение, подлежащее замене.
value=2021– то, на что меняем.

Метод replace() выполнит замену в результате полного совпадения значения, то есть знак вопроса ? просто так не удалить – нужно писать регулярное выражение (regex). Быстрее воспользоваться методом str.replace(), который выполняет замену подстроки без regex. Заменим знак вопроса обоими методами.

Замена с помощью метода replace() и регулярных выражений:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['category'] = df['category'].replace(r'[?]', '', regex=True)
df.tail(5)
    

Здесь:
r'' – обозначение регулярного выражения.
[] – поиск только символа в скобках.
? – поиск знака вопроса.

Замена, используя метод str.replace():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['category'] = df['category'].str.replace('?', '', regex=False)
df.tail(5)
    

Здесь:
regex=False – знак вопроса ? используется в регулярных выражениях, поэтому их нужно отключить, присвоив параметру regex значение False. По умолчанию True.

Также можно заменить значения, используя метод mask():

        df['year'] = df['year'].mask(df['year'] == 2001, 2051)
df.head(3)
    

3.6. Суммирование элементов

Просуммируем элементы в столбце year с помощью sum():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['year'].sum()
# 54320885
    

3.7. Копирование датафрейма

Создадим глубокую копию (изменение в оригинале не влияют на копию и наоборот) датафрейма с помощью copy():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df2 = df.copy

    

Здесь:
df.copy – создает независимую копию датафрейма. Если нужна зависимая копия, то параметру deep присвоим значение False: df.copy(deep=False). По умолчанию True.

4. Сортировка

Сейчас массив отсортирован по году, давайте отсортируем его по стране (location) в прямом алфавитном порядке с помощью sort_values():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.sort_values('location')
    

и в обратном алфавитном порядке:

        df.sort_values('location', ascending=False)
    

Здесь:
ascending=False – сортировка в обратном алфавитном порядке. По умолчанию True.

Отсортируем по двум столбцам: rank и category:

        df.sort_values(['rank', 'category'])
    

В этом случаем приоритет отдается столбцу rank, так как он записан первым.

        df.sort_values(['rank', 'category'], ascending=[False, False])
    

Здесь:
ascending=[False, False] – сортировка в обратном порядке по обоим столбцам.

5. Очистка данных.

5.1. Изменение типа данных

Чтобы изменить тип данных воспользуемся методом astype():

        f = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.year.dtype # dtype('int64')

df['year'] = df['year'].astype(str)
df.year.dtype # dtype('O')

df['year'] = df['year'].astype(float)
df.year.dtype # dtype('float64')

df['year'] = df['year'].astype('int32')
df.year.dtype # dtype('int32')

df['year'] = df['year'].astype('int64')
df.year.dtype # dtype('int64')

df['year'] = pd.to_numeric(df['year'])
df.year.dtype # dtype('int64')
    

Здесь:
astype() – меняет тип переменной на строчный Object; на число с плавающей точкой float; на целые числа int32 и int64.
to_numeric()– меняет типа переменной наint64.

5.2. Удаление и замена NaN-значений

Добавим в начало датафрейма строчку с отсутствующими значениями NaN:

        import numpy as np

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')

df.loc[0] = ['Russia', np.nan, 'Music', np.nan, 'Artist Name']
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.head(5)
    

Узнаем, какие элементы имеют значение NaN с помощью метода isnull():

        df.isnull().head(3)
    

и наоборот методом notnull():

        df.notnull().head(3)
    

Удалим строчки с отсутствующими значениями, используя dropna():

        df.dropna().head(3)
    

Удалим столбцы с отсутствующими значениями:

        df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.dropna(axis=1).head(3)
    

Заменим NaN на abcd методом fillna():

        df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.fillna('abcd').head(5)
    

5.3. Удаление лишних пробелов

Добавим строчку, в которой есть дефектные элементы с лишними пробелами в конце и в начале:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}

df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df.tail(2))
    

Применим метод strip(), который удаляет символы (по умолчанию – пробел) с левого и правого края строки.

        df['location'] = df['location'].map(str.strip)
df['query'] = df['query'].map(str.strip)
print(df.tail(2))
    

Здесь:
map() – применяет к каждому элементу столбцов location и query метод strip().

Напишем цикл, который проходится по всем элементам датафрейма и удаляет у строчек лишние пробелы слева и справа:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row1 = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}
new_row2 = {'location': ' Russia       ', 'year': 2021, 'category': 'Music  ', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name '}

df = df.append(new_row1, ignore_index=True)
df = df.append(new_row2, ignore_index=True)
print(df.tail(3))
    

        for column in df.columns:
    if df[column].dtype == object:
        df[column] = df[column].map(str.strip)

print(df.tail(3))
    

Здесь:
new_row1 и new_row2 – добавляемые строчки.
if df[column].dtype == object – проверяем, является ли переменная объектом.

Проверить тип можно также через модуль is_string_dtype:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row1 = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}
new_row2 = {'location': ' Russia       ', 'year': 2021, 'category': 'Music  ', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name '}

df = df.append(new_row1, ignore_index=True)
df = df.append(new_row2, ignore_index=True)
print(df.tail(3))
    

        from pandas.api.types import is_string_dtype

for column in df.columns:
    if is_string_dtype(df[column].dtype):
        df[column] = df[column].map(str.strip)

print(df.tail(3))
    

Здесь:

is_string_dtype() – проверяет, является ли элемент строкой и возвращает True или False. Проверить на наличие числа можно через is_numeric_dtype().

5.4. Обработка дат

Откроем сокращенный датасет (оригинал) c данными о погоде в Австралии:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/weatherAUS.csv')
df
    

Узнаем типы данных:

        df.dtypes
    

Как видно, элементы столбца Date – строчки. Поменяем их тип на дату методом to_datetime():

        df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.dtypes
    

Добавим отдельно столбцы год, месяц, день из столбца Date методом DatetimeIndex():

        df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).year
df['Month'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).month
df['Day'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).weekday
df.head(10)
    

Обратим внимание, что DatetimeIndex.weekday записывает не дату а индексы дней от 0 до 6: понедельник имеет значение 0, воскресенье – 6.

Другой способ записи:

        df['Year2'] = df['Date'].dt.year
df['Month2'] = df['Date'].dt.month
df['Day2'] = df['Date'].dt.day
df.head(10)
    

6. Фильтрация и поиск

С помощью оператора сравнения >= получим все поисковые запросы c 2018 года включительно до 2020 года:

        import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df[df['year'] >= 2018 ]
    

Более сложные выражения записываются с побитовыми операторами. В данном случае с оператором & (И, AND):

        df.loc[(df['year'] >= 2015) & (df['year'] < 2017) & (df['location'] == 'Global')]
    

6.1. Метод startswith()

Проверим, совпадает ли начало каждого элемента строки с шаблоном G, используя метод startwith():

        import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['location_startswith'] = df['location'].str.startswith('G')
df.head(3)
    

6.2. Метод endswith()

Метод endswith() проверяет совпадает ли конец каждого элемента строки с шаблоном a:

        df['location_endswith'] = df['location'].str.endswith('a')
df.head(3)
    

Методы startwith() и endswith() не поддерживают регулярные выражения. Для более точного поиска рассмотрим следующие методы.

6.3. Метод match()

Метод match() определяет, начинается ли каждая строка с шаблона, возвращая булево значение. Выведем все запросы о моделях Nokia:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].str.match('Nokia', case=True)
    

Чтобы вывести больше информации заключим предыдущую запись в df[]:

        df[df['query'].str.match('Nokia', case=True)]
    

В запросах попадается название компании Nokia без модели, например, Nokia 8. Уточним запрос, воспользовавшись регулярным выражением:

        import re
df[df['query'].str.match(r'\b..[k][i][a]\s.', case=True)]
    

Здесь:
import re – импорт библиотеки регулярных выражений.
match() – ищет совпадение в начале строки.
\b – обозначает границу слова. В нашем случае: слева – ничего, справа – буква.
. – любой один символ, кроме символа переноса строки.
[k][i][a] – только символы k, i и a соответственно.
\s – любой пробельный символ.
case=True – чувствителен к регистру.

6.4. Метод findall()

Метод findall возвращает совпадения шаблонов:

        df['findall'] = df['query'].str.findall(r'\b..[k][i][a]\s.', flags=re.IGNORECASE).transform(''.join)
df.loc[df['findall'] != '']
    

Здесь:
df['findall'] != ''] – отбирает все значения, за исключением пустой строчки.
flags=re.IGNORECASE – игнорирует регистр при поиске.
transform(''.join) – по умолчанию findall() заключает все запросы в квадратные скобки [], что не очень удобно для последующей обработки. Поэтому мы заменили скобки на пустое место ''.

Напишем цикл, который выводит отфильтрованные запросы:

        for index, value in df['findall'].items():
    if value != '':
        print(f"Индекс: {index}, Значение: {df.iloc[index].query}")
    

6.5. Метод str.contains()

Метод str.contains() в результате поиска возвращает булево значение:

        df = pd.read_csv('https://media.githubusercontent.com/media//data/main/trends_saved.csv')
df['query'].str.contains(r'\b..[k][i][a]\s.', regex=True)
    

        df[df['query'].str.contains(r'\b..[k][i][a]\s.', regex=True)]
    

6.6. Метод extractall()

Метод extraclall() вернет столбец с поисковым шаблоном. Результаты, не имеющие совпадений, отображаться не будут:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].str.extractall(r"(\b..[k][i][a]\s.)")
    

Присвоить название столбцу с результатами можно через следующую запись: ?P<название столбца>.

        df['query'].str.extractall(r'(?P<model>\b..[k][i][a]\s.)')
    

Несколько фильтров в одном запросе:

        df['query'].str.extractall(r'(?P<model>\b..[k][i][a]\s.)(?P<number>[5])')
    

6.7. Метод isin()

Узнаем, содержатся ли искомые значения в столбце методом isin() :

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].isin(['Agar.io', 'Paris'])
    

        df.loc[df['query'].isin(['Agar.io', 'Paris'])]
    

7. Фильтрация по языку

7.1. Декодер

В датасете могут оказаться кракозябры: סרטים. Для борьбы с ними есть отличная библиотека ftfy (англ. fixes text for you – исправляет текст для тебя), которая также имеет веб-реализацию. Установим ftfy:

        !pip install ftfy
    

        from ftfy import fix_encoding
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/decode.csv')
df['decode'] = df['encode'].apply(fix_encoding)
df
    

Здесь:

apply(fix_encoding) – метод apply() применяет к каждому элементу столбца encode функцию fix_encoding.

7.2. Определение языка

Библиотека google_trans оказалась с багами, поэтому воспользуемся ее работоспособным форком – google_trans_new. Установим google_trans_new:

        !pip install requests
!pip install google_trans_new
    

        from google_trans_new import google_translator
import requests

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends_lang.csv')
df['category']= df['category'].apply(fix_encoding)

detector = google_translator()  

for index, row in df['category'].items():
    try:
        df.loc[index, 'category language'] = detector.detect(row)[1]
        print(detector.detect(row)[1])
    except:
        df.loc[index, 'category language'] = 'Error'
        print('Error')
    

Здесь:
for index, row ... – цикл по индексу и значению в столбце category.
try .... detector.detect(row)[1] – определение языка. 0 – сокращенный вариант en, 1– полный вариант english.
except ... 'Error' – если по какой-то причине нам не удастся определить язык, в ячейку запишется значение Error.

        df
    

Получим строки, содержащие язык russian:

        df.loc[df['category language'] == "russian"]
    

8. Статистические данные

8.1. Метод describe()

Для просмотра статистической сводки столбцов, содержащих численные значения, введем df.describe().

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.describe()
    

Здесь:
count – считает количество записей в столбце без значения NaN. Отдельно можно вызвать через df.count().
mean – среднее значение df.mean().
std – стандартное отклонение df.std().
min – минимальное число в столбце df.min().
25% – 25-й процентиль.
50%– 50-й процентиль.
75%– 75-й процентиль.
max – максимальное число в столбцеdf.max().

8.2. Подсчет повторяющихся значений

Подсчитаем количество элементов в столбце query методом count():

        df = pd.read_csv('hhttps://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].count() # 26955
    

С помощью метода value_counts узнаем сколько раз значения повторяются в столбце:

        df['query'].value_counts()
    

По умолчанию из результата исключаются NaN-значения. Чтобы отобразить их, поставим параметру dropna значение False.

        df['query'].value_counts(dropna=False)
    

Создадим столбец query_count, в который запишем количество упоминаний элемента:

        df['query_count'] = df.groupby('query')['query'].transform('count')
df.sample(5)
    

Здесь:
groupby() – используется для разделения данных на группы по критериям. Подробнее в документации.
transform('count')– считает сколько раз повторяется значение в столбцеquery.

Выведем уникальные значения в столбце location через метод unique():

        df['location'].unique()
    

9. Сохранение датафрейма

Сохраним датафрейм в csv-файл:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
save_file = df[['location', 'year', 'category', 'rank', 'query']]
save_file.to_csv('trends_saved.csv', encoding='utf8')
    

Здесь:
save_file – столбцы датафрейма.
to_csv() – сохранить датафрейм в файл формата .csv.

Откроем сохраненный файл:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends_saved.csv')
df.head(3)
    

После сохранения файла у нас повявился столбец Unnamed: 0. Он нам не нужен, потому удалим его:

        df = df.drop('Unnamed: 0', 1)
df.head(3)
    

Блокнот Jupyter и шпаргалка

Блокнот и шпаргалка доступны в репозитории Python-Data-Journalism на Гитхабе. Читайте также продолжение статьи.

Мы познакомились с библиотекой pandas и научились:

• делать импорт и экспорт файлов;
• объединять и делать глубокие копии датафреймов;
• проводить базовые операции над строчками и столбцами;
• сортировать данные;
• фильтровать с помощью семи разных методов и регулярных выражений;
• чистить датафрейм от NaN-значений и очищать строчки от лишних пробелов;
• обрабатывать даты;
• декодировать текст и определять его язык;
• получать статистическую сводку.

Читайте также

• Работа с геоданными в Python и Jupyter
• JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science
  
• Jupyter Notebook: галерея лучших блокнотов по ML и Data Science