Как использовать функцию Pandas для вывода двух столбцов — практические примеры и подробное руководство

Первый способ — использование оператора доступа к столбцам с помощью квадратных скобок []:

import pandas as pd# загрузка данныхdata = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай', 'Германия'],'Население': [144, 328, 1393, 83]}df = pd.DataFrame(data)two_columns = df[['Страна', 'Население']]print(two_columns)

Этот код выведет столбцы «Страна» и «Население» из данных и сохранит их в новом DataFrame «two_columns». Затем результат будет выведен на экран.

Второй способ — использование метода loc[], который позволяет выбрать столбцы по их именам:

import pandas as pd# загрузка данныхdata = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай', 'Германия'],'Население': [144, 328, 1393, 83]}df = pd.DataFrame(data)two_columns = df.loc[:, ['Страна', 'Население']]print(two_columns)

Этот код также выведет столбцы «Страна» и «Население» из данных, используя метод loc[]. Затем результат будет выведен на экран.

Не важно, какой способ выбрать — оба способа позволяют вывести нужные столбцы и работать с ними в Pandas.

Как вывести два столбца в Pandas: примеры и руководство

Для этого можно воспользоваться методом print() или to_html() объекта DataFrame. Рассмотрим примеры использования этих методов.

Пример кода:

import pandas as pddata = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Иван'],'Возраст': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)print(df[['Имя', 'Возраст']])

В результате выполнения данного кода будет выведена следующая таблица:

Также можно сохранить таблицу в HTML-файл, используя метод to_html(). Пример кода:

import pandas as pddata = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Иван'],'Возраст': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)html = df[['Имя', 'Возраст']].to_html()with open('output.html', 'w') as file:file.write(html)

В результате выполнения данного кода будет создан файл «output.html», содержащий следующую таблицу:

Теперь вы знаете, как вывести два столбца в Pandas с помощью методов print() и to_html(). Эти методы позволяют удобно работать с табличными данными и представлять их в нужном вам формате.

В Pandas есть несколько методов, которые позволяют вывести два столбца из DataFrame или Series:

1. Метод loc


df.loc[:, ['column1', 'column2']]


2. Метод iloc


df.iloc[:, [0, 1]]


3. Оператор квадратных скобок


df[['column1', 'column2']]


Например:

Предположим, у нас есть следующий DataFrame:

  Город    Население   Площадь0  Москва   12615882    2511.01  Санкт-Петербург 5383890  1439.02  Новосибирск     1787690   502.03  Екатеринбург    1483119   468.04  Нижний Новгород 1259012   411.0

Чтобы вывести только столбцы «Город» и «Население», мы можем использовать следующий код:

df.loc[:, ["Город", "Население"]]

Этот код выведет следующий результат:

              Город  Население0            Москва   126158821  Санкт-Петербург    53838902       Новосибирск    17876903      Екатеринбург    14831194  Нижний Новгород    1259012

Точка, двоеточие и квадратные скобки в коде df.loc[:, ["Город", "Население"]] означают следующее:

• df.loc — используется для доступа к определенным строкам и столбцам в DataFrame.
• : — означает «все строки».
• [["Город", "Население"]] — означает «выбрать столбцы ‘Город’ и ‘Население'».

Вот пример кода, который иллюстрирует этот способ:

import pandas as pd# Создаем DataFramedata = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай', 'Индия'],'Население': [144.5, 327.2, 1393, 1353.5],'ВВП': [1.72, 20.54, 14.34, 2.61]}df = pd.DataFrame(data)df[['Страна', 'Население']]

В результате выполнения кода будет выведена таблица, содержащая только столбцы «Страна» и «Население».

Также можно использовать метод pd.DataFrame.loc, который позволяет выбрать столбцы по условию. Например:

import pandas as pd# Создаем DataFramedata = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай', 'Индия'],'Население': [144.5, 327.2, 1393, 1353.5],'ВВП': [1.72, 20.54, 14.34, 2.61]}df = pd.DataFrame(data)df.loc[df['ВВП'] > 10, ['Страна', 'ВВП']]

В этом примере будут выведены только те строки, в которых значениe столбца «ВВП» больше 10.

Для начала, импортируем библиотеку Pandas:

import pandas as pd

Затем, создадим таблицу с помощью функции DataFrame, передав ей данные в виде словаря:

data = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай', 'Германия'],
'Население': [144_000_000, 328_000_000, 1_409_000_000, 82_000_000]}
df = pd.DataFrame(data)

Теперь у нас есть таблица с двумя столбцами: ‘Страна’ и ‘Население’.

Чтобы вывести только два столбца, мы можем использовать индексацию с квадратными скобками:

df[['Страна', 'Население']]

Эта команда вернет новую таблицу, содержащую только указанные столбцы.

Также мы можем сохранить новую таблицу в переменную и использовать ее для дальнейшей обработки данных:

two_columns_df = df[['Страна', 'Население']]

Теперь мы можем применять различные операции и методы к новой таблице, чтобы получить необходимые результаты.

Например, мы можем отсортировать таблицу по столбцу ‘Население’ в порядке возрастания:

sorted_df = two_columns_df.sort_values('Население')

Или мы можем применить фильтр к таблице, чтобы отобразить только страны с населением выше определенного значения:

filtered_df = two_columns_df[two_columns_df['Население'] > 100_000_000]

df.loc[:, ['column1', 'column2']]

В данном примере df — это ваш DataFrame, а column1 и column2 — это названия столбцов, которые вы хотите вывести. Символ : перед запятыми указывает, что мы хотим выбрать все строки.

Пример:

import pandas as pd# Создаем DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Daniel'],'Age': [24, 30, 42],'City': ['New York', 'Paris', 'London']}df = pd.DataFrame(data)# Используем метод loc для выбора столбцов Name и Ageselected_columns = df.loc[:, ['Name', 'Age']]print(selected_columns)

Результат:

import pandas as pd
# создание DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Столбец2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Столбец3': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]}
df = pd.DataFrame(data)
df.iloc[:, 0:2]

Результат будет следующим:

Столбец1 Столбец2
0 1 A
1 2 B
2 3 C
3 4 D
4 5 E

Таким образом, метод iloc позволяет легко выбрать два столбца из DataFrame и вывести их вместе.

1. Удобство чтения: При использовании двух столбцов информация отображается в виде таблицы с двумя колонками, что значительно упрощает восприятие данных. Такой формат позволяет быстро сравнивать и анализировать значения в разных столбцах.