Некоторые методы, которые используются для фильтрации больших списков данных:

• Фильтрация по временному диапазону. 1 Позволяет выбирать данные в течение определённого периода времени. 1 Например, финансовый аналитик может отфильтровать данные о транзакциях, чтобы включить только те, которые произошли в последнем квартале. 1
• Фильтрация текста. 1 Включает методы фильтрации текстовых данных, такие как сопоставление с образцом. 1 Например, платформа социальных сетей может фильтровать сообщения, содержащие определённые ключевые слова или фразы, чтобы отслеживать контент, связанный с конкретным событием или темой. 1
• Числовая фильтрация. 1 Включает методы фильтрации числовых данных на основе пороговых значений. 1 Например, базу данных здравоохранения можно отфильтровать для выявления пациентов с высоким кровяным давлением, установив числовой фильтр для включения всех записей, в которых систолическое давление превышает 140 мм рт. ст., а диастолическое давление — выше 90 мм рт. ст.. 1
• Использование логических условий для фильтрации. 2 Позволяет создавать более сложные и точные фильтры, что особенно полезно при работе с большими и разнообразными наборами данных. 2 Например, в pandas для этого можно использовать логические операторы & (и), | (или) и ~ (не). 2
• Фильтрация с использованием методов DataFrame. 2 Например, метод query позволяет использовать строковые выражения для фильтрации данных. 2 Это может быть особенно полезно при работе с большими DataFrame, где сложные условия могут быть трудно читаемыми. 2