ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಅಂಕಣ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ: ಆಯ್ಕೆ * ಟೇಬಲ್‌ನಿಂದ ಎಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್_ಹೆಸರು = some_value.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಬಹು ಮಾನದಂಡದಿಂದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪಾಂಡಾಗಳು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕೋಣ.

ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಪಾಂಡಾಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ import pandas as pd. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮುಂದೆ, ನಾವು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ pd.DataFrame() ಹೆಸರುಗಳು, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ನಗರಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿಘಂಟಿನೊಂದಿಗೆ. ಈ ರಚನೆಯು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ ನಾವು ಬಳಸಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ df[df['city'] == 'New York']. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ನಗರದ ಕಾಲಮ್‌ನ ಮೌಲ್ಯವು 'ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್' ಆಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವೇರಿಯೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ny_rows, ನಂತರ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಂಡ ನಂತರ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ, ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ df[df['price'] > 150] ಬೆಲೆ 150 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಮೂಲ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ expensive_products ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಬೂಲಿಯನ್ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ನಿಜವಾದ/ತಪ್ಪು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ನಾವು ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾದ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು

ಪೈಥಾನ್ - ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'age': [24, 27, 22, 32, 29],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where city is New York
ny_rows = df[df['city'] == 'New York']
print(ny_rows)

# Output:
#       name  age      city
# 0    Alice   24  New York
# 2  Charlie   22  New York

ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪೈಥಾನ್ - ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'price': [100, 150, 200, 250],
    'quantity': [30, 50, 20, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where price is greater than 150
expensive_products = df[df['price'] > 150]
print(expensive_products)

# Output:
#   product  price  quantity
# 2       C    200        20
# 3       D    250        40

ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು

ಬೂಲಿಯನ್ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ, ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪಾಂಡಾಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ query() ಫಂಕ್ಷನ್, ಇದು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು SQL ತರಹದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು df.query('age > 25 and city == "New York"') ವಯಸ್ಸು 25 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಮತ್ತು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ನಗರವಾಗಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು. ಈ ವಿಧಾನವು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಓದುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗಾಗಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪಾಂಡಾಗಳು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ loc[] ಮತ್ತು iloc[] ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಸಾಲು ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು. ದಿ loc[] ಆಕ್ಸೆಸರ್ ಲೇಬಲ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ನೀವು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬೂಲಿಯನ್ ಅರೇ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ದಿ iloc[] ಆಕ್ಸೆಸರ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಸ್ಥಾನ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸ್ಥಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಾಂಡಾಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಬಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಡಾಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ isin() ವಿಧಾನ. ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೀವು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ ಈ ವಿಧಾನವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])] ನಗರದ ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯವು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಲಾಸ್ ಏಂಜಲೀಸ್ ಆಗಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಲವಾರು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಸರಪಳಿ ಮಾಡಬಹುದು & ಮತ್ತು | ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿರ್ವಾಹಕರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, df[(df['age'] > 25) & (df['city'] == 'New York')] 25 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಯಸ್ಸಿನವರು ಮತ್ತು ನಗರವು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಗೆ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಹುಮುಖ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

1. ಬಹು ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಾನು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು?
2. ನೀವು ಬಹು ಷರತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೂಲಿಯನ್ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು & ಮತ್ತು |. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[(df['age'] > 25) & (df['city'] == 'New York')].
3. ಎರಡರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು loc[] ಮತ್ತು iloc[]?
4. loc[] ಲೇಬಲ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ iloc[] ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಸ್ಥಾನ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಬಳಸಿ loc[] ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು iloc[] ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸ್ಥಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು.
5. ನಾನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು query() ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯ?
6. ದಿ query() ಕಾರ್ಯವು ನಿಮಗೆ SQL ತರಹದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df.query('age > 25 and city == "New York"').
7. ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಾನು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದೇ?
8. ಹೌದು, ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು isin() ವಿಧಾನ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])].
9. ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
10. ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು str.contains() ವಿಧಾನ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[df['city'].str.contains('New')].
11. ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು?
12. ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು isna() ವಿಧಾನ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[df['age'].isna()].
13. ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾನು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು?
14. ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು apply() ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವಿಧಾನ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[df.apply(lambda row: row['age'] > 25, axis=1)].
15. ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾನು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದೇ?
16. ಹೌದು, ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು index.isin() ವಿಧಾನ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: df[df.index.isin([1, 3, 5])].

ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸಾಲು ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ಅವೇಗಳು

ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬೂಲಿಯನ್ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು, loc[], iloc[], query(), ಮತ್ತು isin() ವಿಧಾನಗಳು ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ನಿಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.