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[Pandas教學]有效利用Pandas套件篩選資料的應用技巧

pandas_data_filtering

在對資料集進行分析的過程中，有時並不是所有的資料內容都符合需求，往往會透過條件篩選的方式，取得部分資料集來觀察與操作，除了能有更多的變化應用外，也可以對資料有更深入的理解。

所以在學習Pandas套件時，如何篩選出符合自己需求的資料就是一大重點，本文利用Kaggle網站的星巴克滿意度調查資料集(Starbucks satisfactory survey.csv)，來和大家分享Pandas套件篩選資料的常見語法應用，包含：

  • Pandas單一條件篩選資料
  • Pandas多條件篩選資料
  • Pandas篩選字串資料

一、Pandas單一條件篩選資料

由於Kaggle網站的星巴克滿意度調查資料集(Starbucks satisfactory survey.csv)是以問卷的形式來蒐集資料，所以下載後會看到欄位標題皆為問題，為了讓Pandas套件後續能方便存取欄位，大家可以將其修改為精簡的標題，筆者修改後的結果與說明如下圖：

pandas_data_filtering

接下來，利用Pandas套件的read_csv()方法(Method)來讀取，如下範例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')
print(df)

截取部分執行結果

pandas_data_filtering

假設，我們想要篩選出職業為學生的資料集，就可以像邏輯判斷式一樣，存取Job(職業)欄位，並且指定條件，接著，放入Pandas套件的loc[]語法中來進行篩選，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = (df['Job'] == 'Student')

print(df.loc[filt])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering
其中，第6行的括號不一定要加，但為了可讀性，筆者通常會加上括號。

在篩選出所需的資料後，有時並不會想要看到那麼多欄位，而是少部分的特定欄位資料，就可以在Pandas套件的loc[]語法第二個參數，加上想要檢視的欄位標題串列(List)，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = (df['Job'] == 'Student')

print(df.loc[filt, ['Job', 'VisitFrequency', 'EnjoyType']])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering
如此就能夠看出學生的星巴克拜訪頻率(VisitFrequency)與享用方式(EnjoyType)。

二、Pandas多條件篩選資料

除此之外，當有一個篩選條件以上的情況時，就可以使用Pandas套件的邏輯運算子，包含「 & (And)」與「 | (Or)」，來串接多個條件。

舉例來說，我們想要篩選出學生擁有星巴克會員的資料，也就是Job(職業)欄位為Student且(And) MembershipCard(會員卡)欄位為Yes，兩個條件皆符合的資料集，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = (df['Job'] == 'Student') & (df['MembershipCard'] == 'Yes')

print(df.loc[filt])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering

從執行結果可以看到，每一筆資料都符合指定的兩個條件。

同樣的，想要針對特定欄位來檢視資料，在Pandas套件的loc[]語法第二個參數加上欄位標題串列(List)即可，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = (df['Job'] == 'Student') & (df['MembershipCard'] == 'Yes')

print(df.loc[filt, ['Job', 'MembershipCard', 'VisitFrequency']])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering
以上的執行結果就可以瞭解學生擁有星巴克會員的拜訪頻率(VisitFrequency)。

另一方面，如果將以上Pandas套件的 & (And)邏輯運算子換成 | (Or)，意思就會變成只要是學生或(Or)擁有星巴克會員，符合一個條件的資料就篩選出來，如下範例第6行：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = (df['Job'] == 'Student') | (df['MembershipCard'] == 'Yes')

print(df.loc[filt, ['Job', 'MembershipCard', 'VisitFrequency']])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering
所以從執行結果就可以看到每一筆資料至少會符合一個條件。

雖然Pandas套件的邏輯運算子能夠串接許多條件式，但是過多的條件，就會讓語法過長，使得可讀性降低，該怎麼辦呢?

Pandas套件的isin()方法(Method)就能夠協助解決這個問題。假設想要篩選出Job(職業)為學生(Student)、就業人員(Employed)與自顧者(Self-employed)的資料，這時候可以將這些想要的值定義在一個串列(List)中，再運用Pandas套件的isin()方法(Method)來判斷欄位資料是否有所包含，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt_value = ['Employed', 'Self-employed', 'Student'] #想要的值

filt = df['Job'].isin(filt_value)  #篩選Job欄位有filt_value串列中的資料

print(df.loc[filt, ['Job', 'MembershipCard', 'VisitFrequency']])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering

三、Pandas篩選字串資料

針對資料內容較多的情況下，想要以關鍵字的方式來篩選資料，則可以利用Pandas套件的字串方法(Method)，如下範例第6行：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv')

filt = df['PromotionsChannel'].str.contains('Social Media', na=False)

print(df.loc[filt, ['Job', 'PromotionsChannel']])

截取部分執行結果

pandas_data_filtering
大家可以看到促銷管道(PromotionsChannel)欄位中，使用分號(;)連結了許多不同的值，透過Pandas套件的contains()字串方法(Method)，即能夠篩選出含有社群平台(Social Media)的資料。

而其中第二個參數na=False，意思是如果欄位中有NaN的資料時，就不作任何的動作，否則沒有設定的話，當欄位中有NaN的資料就會發生錯誤。

四、小結

篩選資料可以說是在分析時，最常會使用到的操作方式，而本文透過幾個簡單範例，讓大家瞭解Pandas套件如何自訂條件與使用關鍵字，來篩選出符合需求的資料集，進而有效應用在適當的情境。

當然，Pandas套件篩選資料的方法還很多，大家都是使用什麼方法呢?或是喜歡本文的哪一個應用範例?歡迎在底下留言和我分享唷～

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