La manipulación de los datos incluye la clasificación, fusión, agrupación y alteración de los datos. Pandas ofrece múltiples funciones para manipular los datos como:
Clasificación
Para clasificar el marco de datos en orden ascendente (por defecto) o descendente, utilice la función sort_values. Utiliza el quicksort por defecto para la ordenación, aunque puede ser reemplazado por el mergesort o el heapsort usando la propiedad kind. sort_values as:
1234sorted_guest_df = guest_list_df.sort_values($0027GoogleKnowlege_Occupation$0027,# ordenar por columna ascendente=Falso,# habilitar orden descendente kind=$0027heapsort$0027,# algoritmo de ordenación na_position=$0027last$0027)# mantener el valor NaN al final
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Fusión y Concatenación
Pandas tiene una función de fusión que puede ser usada para combinar dos cuadros de datos, al igual que dos tablas SQL usando «joins as»:
12345# Mergesorted_guest_df = pd.merge(lista_de_huéspedes_df.head(3), lista_de_huéspedes_df.tail(3), how=$0027exterior$0027, indicador =True)
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- cabeza y cola obtendrán las tres filas de la parte superior e inferior como marcos de datos.
- exterior se requiere combinar dos marcos de datos (cuadros) disímiles (sin filas comunes).
- El indicador de activación proporcionará información sobre la fuente del marco de datos de cada fila (izquierda o derecha).
Para combinar ambos cuadros de datos en uno nuevo, use el concat como:
123top_df = guest_list_df.head(3)bottom_df = guest_list_df.tail(3)combined_guest_df = pd.concat([top_df, bottom_df])
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Agrupación
La agrupación se utiliza para agregar los datos en diferentes categorías. Un caso de uso común sería crear diferentes tipos de usuarios (de pago/gratuitos) o encontrar el número de huéspedes, teniendo Actuando como Grupo.
12guest_group = guest_list_df.groupby($0027Group$0027)print(guest_group.get_group($0027Acting$0027))
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Renombrar
Use «renombrar» para cambiar el nombre de la columna Grupo a Ocupación como:
1guest_list_df = guest_list_df.rename(columns={$0027Group$0027:$0027Occupation$0027}, index={1:0001})pitón