<\/p>\n
Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej podstawowej sk\u0142adni, aby znale\u017a\u0107 wiersz w ramce danych pandy, kt\u00f3ry zawiera warto\u015b\u0107 najbli\u017csz\u0105 warto\u015bci okre\u015blonej w okre\u015blonej kolumnie:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych pand zawieraj\u0105c\u0105 liczb\u0119 punkt\u00f3w zdobytych przez r\u00f3\u017cne dru\u017cyny koszyk\u00f3wki:<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy teraz, \u017ce chcemy wybra\u0107 wiersz DataFrame, kt\u00f3ry zawiera warto\u015b\u0107 w kolumnie z kropkami<\/strong> najbli\u017csz\u0105 101<\/strong> .<\/span><\/p>\n W tym celu mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni:<\/span><\/p>\n Z wyniku widzimy, \u017ce Nets maj\u0105 w kolumnie<\/strong> punkt\u00f3w warto\u015b\u0107 najbli\u017csz\u0105 101<\/strong> .<\/span><\/p>\n Zauwa\u017c, \u017ce mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 tolist()<\/strong> do wy\u015bwietlenia tylko najbli\u017cszej warto\u015bci zamiast ca\u0142ego wiersza w ramce danych pandy:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c pami\u0119ta\u0107, \u017ce mo\u017cemy zmieni\u0107 warto\u015b\u0107 po funkcji argsort()<\/strong> , aby znale\u017a\u0107 wiele najbli\u017cszych warto\u015bci.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad mo\u017cemy zastosowa\u0107 nast\u0119puj\u0105c\u0105 sk\u0142adni\u0119, aby znale\u017a\u0107 w DataFrame wiersze z 2 warto\u015bciami najbli\u017cszymi 101<\/strong> w kolumnie punkt\u00f3w<\/strong> :<\/span><\/p>\n Z wyniku widzimy, \u017ce Nets maj\u0105 w kolumnie punkt\u00f3w<\/strong> warto\u015b\u0107 najbli\u017csz\u0105 101<\/strong> , podczas gdy Mavs maj\u0105 w kolumnie punkt\u00f3w<\/strong> najbli\u017csz\u0105 warto\u015b\u0107 101<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania zwi\u0105zane z pand\u0105:<\/span><\/p>\n Pandy: jak wybiera\u0107 wiersze na podstawie warto\u015bci kolumn<\/a> Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej podstawowej sk\u0142adni, aby znale\u017a\u0107 wiersz w ramce danych pandy, kt\u00f3ry zawiera warto\u015b\u0107 najbli\u017csz\u0105 warto\u015bci okre\u015blonej w okre\u015blonej kolumnie: #find row with closest value to 101 in points column df_closest = df. iloc [(df[’ dots ’]- 101 ). abs (). argsort ()[:1]] Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce. Przyk\u0142ad: Znajd\u017a […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3768","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n #find row with closest value to 101 in points column<\/span>\ndf_closest = df. iloc<\/span> [(df[' dots<\/span> ']- 101<\/span> ). abs<\/span> (). argsort<\/span> ()[:1]]\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad: Znajd\u017a najbli\u017csz\u0105 warto\u015b\u0107 w Pandas DataFrame<\/span><\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Nets', 'Hawks', 'Kings', 'Spurs', 'Cavs'],\n ' points<\/span> ': [99, 100, 96, 104, 89, 93]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 Mavs 99\n1 Nets 100\n2 Hawks 96\n3 Kings 104\n4 Spurs 89\n5 Cavs 93\n<\/strong><\/pre>\n #find row with closest value to 101 in points column\n<\/span>df_closest = df. iloc<\/span> [(df[' dots<\/span> ']- 101<\/span> ). abs<\/span> (). argsort<\/span> ()[:1]]\n\n#view results<\/span>\nprint<\/span> (df_closest)\n\n team points\n1 Nets 100\n<\/strong><\/pre>\n #display value closest to 101 in the points column\n<\/span>df_closest[' points<\/span> ']. tolist<\/span> ()\n\n[100]<\/strong><\/pre>\n #find rows with two closest values to 101 in points column\n<\/span>df_closest2 = df. iloc<\/span> [(df[' dots<\/span> ']- 101<\/span> ). abs<\/span> (). argsort<\/span> ()[:2]]\n\n#view results<\/span>\nprint<\/span> (df_closest2)\n\n team points\n1 Nets 100\n0 Mavs 99\n<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandy: jak \u0142\u0105czy\u0107 wiersze z tymi samymi warto\u015bciami kolumn<\/a>
Pandy: jak usun\u0105\u0107 wszystkie wiersze z wyj\u0105tkiem niekt\u00f3rych<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"