Ushbu ishchi о‘quv dasturiga tinglovchilarning talab va ehtiyojlarini о‘rganish asosida mavzular kiritilgan bо‘lib, Informatika fanlarini о‘qitish sifati va samaradorligini yanada oshirish nazarda tutilgan

Qator indekslash
Siz qatorlar bo'yicha tanlashni amalga oshirish uchun .loc [], .iloc [] usullaridan istalganidan foydalanishingiz mumkin, kutilayotgan tartib esa [row_indexer, column_indexer]:

So'nggi muhim farq shundaki, .loc [] va .ix [] tanlangan qiymatlar oralig'ini o'z ichiga oladi, bu erda .iloc [] inklyuziv emas. Shu ma'noda, df.loc [0: 1,:] dastlabki ikkita qatorni tanlaydi, lekin faqat birinchi qator df.iloc [0: 1,:] yordamida qaytariladi.


Mantiqiy indekslash
Ma'lumotli kadrlar va ketma-ketliklar mantiqiy operatsiya bilan indeksatsiya qilinishi mumkin - siz tanlaganingiz bilan bir xil o'lchamdagi ma'lumotlar ramkalari yoki ketma-ketliklari, ammo har bir qiymat "True" yoki "False" ga o'rnatiladi. Siz qiymatlarni qo'lda belgilash orqali yoki shartli yordamida yangi mantiqiy qator yaratishingiz mumkin. Mantiqiy qatorlar bilan indekslash uchun [] bracket-selection sintaksisidan foydalanib, uni oddiy seriyangizga qaytaring. Bundan tashqari, mantiqiy operatorlar yordamida aqlli mantiqiy indekslash shartlarini birlashtira olasiz va &.

Bu biroz intuitiv, chunki ko'pchilik odamlar dastlab Pandas oddiy, Python mantiqiy operatorlarini yoki va ni qo'llab-quvvatlaydi deb o'ylashadi. Muntazam Python mantiqiy operatorlaridan Pandas mantiqiy shartlarini birlashtirish uchun foydalanib bo'lmaydigan sabab shuki, bu noaniqlikni keltirib chiqaradi. Quyidagi noto'g'ri bayonotni talqin qilishning ikki yo'li mavjud:

1. 
   Agar bayonot (df1.TotalAssets <10000) yoki baholash (df1.TotalAssets> 9000) natijasida False-dan tashqari narsa bo'lsa, u holda ma'lumotlar to'plamidagi barcha yozuvlarni tanlang.
   
2. 
   Ma'lumotlar bazasidagi satrlarga tegishli barcha ustunlarni tanlang, bu erda quyidagi so'zlardan biri to'g'ri keladi: (df1.TotalAssets <10000) yoki (df1.TotalAssets> 9000).
   

Variant 2 - bu kerakli funktsionallik, ammo bu noaniqlikni butunlay oldini olish uchun Pandas ma'lumotlar bazasi va ketma-ket moslamalarida bitli dono operatorlarni ortiqcha yuklaydi. Ushbu ishni bajarish uchun har bir shartli shartni qavs ichiga joylashtiring.