Колонки как выбрать: Как выбрать колонки – часть 1. Несколько полезных советов по выбору акустических систем — Эксперт — интернет-магазин электроники и бытовой техники

Содержание

Как правильно выбрать колонки для караоке?

Акустические системы для караоке. Как выбрать?

Выбор акустики – это один из самых важных вопросов в подборе компонентов караоке. Здесь мы подробно разберемся, на что обратить внимание при выборе акустики для достижения идеального результата. В первую очередь, поговорим о совместимости разных моделей и типов колонок с караоке-системами.

Конструктивно, к караоке можно подключить любые колонки, но правильно работать будут не каждые. На первый взгляд все просто: покупается караоке-система и микрофоны, а звук выводится на бытовые колонки, которые у вас уже есть. Далее расскажем про разные варианты подобных подключений и объясним, почему не стоит петь в караоке через домашнюю стереосистему.

Подключение к домашнему кинотеатру с объемным звуком.

Рассмотрим ситуацию: у вас дома уже установлен крутой и дорогущий (или просто дорогой, или недорогой, или дешевый, или «не знаю, мне подарили») домашний кинотеатр. Куда вывести звук с караоке? Ну конечно же, на этот домашний кинотеатр! Ведь он так классно звучит, когда вы слушаете музыку или смотрите фильмы с многоканальным звуком! Представим ситуацию: вы приобретаете караоке-систему с микрофонами, отказываясь при этом от покупки специальной акустики для караоке (хотя консультант объяснял, что с бытовыми колонками караоке будет работать неправильно, но «им же лишь бы продать!»). И вот караоке-система уже у вас в руках, вы подключили ее к ресиверу домашнего кинотеатра, подключили микрофоны, запустили фонограмму своей самой любимой песни и запели… Некомфортно петь, правда? Вы слышите, что ваш голос запаздывает на долю секунды и не успевает за фонограммой, дессонируя с вашим живым пением. В чем же может быть дело? Наверняка, горе-продавец продал вам некачественную караоке-систему! Ах, какой он не хороший! Надо товар вернуть и жалобу написать! А лучше две жалобы!

Мы специально предали ситуации определенную долю иронии, потому что продавец в этом случае не виноват, да и караоке-система не бракованная.

Все дело в том, что домашний кинотеатр конструктивно не рассчитан на работу с караоке системой. Запаздывание голоса, которое услышал наш вымышленный клиент – не что иное, как задержка воспроизведения звука, которая служит для формирования объемного звучания из нескольких колонок домашнего кинотеатра. Все колонки находятся на разном расстоянии от слушателя и для того, чтобы обеспечить однородный звук в точке, в которой находится слушатель, каждая из колонок играет с разной задержкой звучания. Но когда мы слушаем музыку или смотрим фильм, эта задержка незаметна и у нас в ушах музыка звучит целостно. Но это относится к ПРОСЛУШИВАНИЮ. А пение в караоке – это ИСПОЛНЕНИЕ (пусть даже и не профессиональное). Логично предположить, что слушать музыку нужно через акустическую систему для прослушивания, а звучание собственного живого голоса нужно усиливать акустикой для исполнения.

Поэтому, для получения именно того эффекта от пения в караоке, которого вы ожидаете, нужно использовать профессиональную акустику, рассчитанную на исполнение музыки, а не прослушивание.

Безусловно, есть системы домашнего кинотеатра, у которых предусмотрен режим работы без задержки в конфигурациях 2.0. или 2.1 (такие модели есть среди продукции компании Yamaha). Есть так же ресиверы для домашних кинотеатров, позволяющие вручную минимизировать показатель задержки (но не убрать его совсем), позволяя тем самым петь более комфортно.

Но задержка звучания голоса – это не единственная причина, почему нельзя использовать бытовые колонки с караоке. Другая причина, по которой домашний кинотеатр нельзя использовать для караоке – это опасность этот самый кинотеатр испортить, а если конкретнее – могут сгореть высокочастотные динамики (они же «пищалки», они же твитеры). Причина такой неприятности довольно проста и это – эффект обратной связи от микрофонов. Если вы когда-либо пользовались микрофоном, то наверняка знаете, что если поднести его слишком близко к колонке, раздастся неприятный свист и гул. Это как раз и есть тот самый эффект обратной связи. И если для профессиональных колонок или студийных мониторов он не представляет серьезной опасности, то бытовой акустике любого класса и ценовой категории «обратка» может нанести непоправимый вред.

Динамики профессиональной акустики конструктивно защищены от таких напастей и могут выдерживать «заводку» микрофонов довольно долго, при этом не выходя из строя. Инженеры, разрабатывающие подобную акустику, заранее продумывают такие моменты, так как знают: профессиональные колонки в силу специфики применения регулярно работают в экстремальных режимах. При разработке бытовой акустики для прослушивания музыки или озвучивания фильмов у инженеров стоят другие задачи: улучшить качество воспроизведения звука, придать ему нужную окраску, сделать его мощным и чистым. И ни один из инженеров, создающих домашнюю акустику не задумывается о том, как она поведет себя, если к ней подключить микрофон или гитару. Кроме всего прочего, бытовые колонки не рассчитаны на диапазон частот, который способен выдать микрофон (особенно в состоянии «заводки») и по причине использования их не по назначению, рано или поздно они выходят из строя. Начинают хрипеть, сипеть и требовать замены динамиков.

Конечно, многие скажут что-то вроде этого: «Да это ерунда, я вон уже три месяца пою через караоке с домашним кинотеатром и ничего у меня не горит, опять этот ваш маркетинг и вообще, вывсёврете!». Спешим расстроить авторов таких заявлений. Колонки могут выдерживать звук с микрофона и три, и шесть, и двенадцать, и более месяцев. Особенно если пользоваться караоке-системой два-три раза за месяц. Но это все до определенного момента. Используя домашние колонки для караоке, вы просто приближаете момент их выхода из строя, а уж когда он наступит – неизвестно.

Есть вопросы? Оставьте свой номер телефона.
Мы перезвоним вам и вы получите консультацию от нашего специалиста.

(Перезваниваем в рабочее время в течение 5-10 минут)

Бытовые саундбары.

С ними примерно та же ситуация, что и с домашними кинотеатрами. Саундбар – это тоже устройство ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ звука. Имея продолговатую форму и огромное количество динамиков, размещаемый обычно под телевизором, электроника саундбара настроена так, чтоб максимально точно имитировать «нормальный» стерео- или объемный звук, которого добиваются правильной расстановкой колонок в помещении.

Саундбар – это эдакий «симулятор» нормальной акустической системы.

И достигается такой эффект тоже благодаря выставленным на заводе-производителе параметрам задержки для каждого из отдельных динамиков. Как и с домашними кинотеатрами, написанное здесь было установлено опытным путем при установке оборудования нашим клиентам с совершенно разными саундбарами или конфигурациями домашних кинотеатров. Опасность «спалить» саундбар при подключении к нему микрофона так же реальна, как и опасность «спалить» домашний кинотеатр.

Единственное исключение из правил — специализированный караоке-саундбар EvoSound от Studio Evolution, который разработан специально для использования в составе караоке-комплектов.

(Перезваниваем в рабочее время в течение 5-10 минут)

Портативные Bluetooth-колонки.

Удивительно, но многие из наших клиентов продумывали вариант вывода звука на портативные беспроводные колонки.

Схем они предлагали обычно две: в первой планировалось подключить к выходу караоке-системы китайский Bluetooth-трансмиттер (передатчик) и по «воздуху» соединить ее с колонкой. Тут долго рассказывать не о чем, так как передача звука по Bluetooth имеет заметную задержку само по себе. Второй способ – подключить такую колонку через AUX-кабель. В этом случае задержка все равно никуда не пропадет. При разработке таких колонок для достижения мощного звука с какой-никакой, а стереобазой, применяется огромное количество как высокотехнологичных. так и компромиссных решений. И задача убрать задержку перед инженерами не стоит от слова «совсем». По этой причине она там присутствует по умолчанию. Ну и совсем очевидный момент с такими колонками: для того, чтобы почувствовать себя звездой на сцене или ощутить мощь звука, характерную для караоке-клуба, у портативной колонки элементарно не хватит мощности.

Подключение звука напрямую в телевизор.

При подключении звука караоке напрямую ко встроенным динамикам телевизора, мы получаем все проблемы, свойственные домашним кинотеатрам, саундбарам и портативным колонкам.

Кроме этого, у большинства телевизоров довольно слабая мощность динамиков, которой просто не хватит, чтоб просто играть громче, чем не усиленный ничем голос певца. Как итог — при пении вы будете слышать фонограмму недостаточно хорошо. В целом этот вариант подключения звучит тихо, с задержкой и без драйва. В результате, приобретая дорогостоящую караоке-систему и при этом сэкономив на колонках для караоке, получить удовольствие от использования системы и почувствовать себя настоящим артистом у вас не удастся. Разве этого вы такого эффекта вы хотели добиться, покупая домой караоке? Думаем, что нет.

Вопрос подключения караоке к домашней акустике мы разобрали. Так каким же образом озвучивать караоке-систему? Для решения этого вопроса существует несколько вариантов и каждый из них рассчитан на определенные задачи. Далее мы постараемся подробно рассказать, как подобрать акустику для караоке, которая подойдет именно вам.

(Перезваниваем в рабочее время в течение 5-10 минут)

Правильные колонки для караоке.

Выбор акустических систем для караоке стоит начать с параметров помещения, в котором его планируется установить и использовать. Если вы подыскиваете караоке для квартиры, то стоит остановить свой выбор на студийных мониторах. Нет, не тех мониторах, которые показывают изображение. Так называют специальный вид акустики, используемой при профессиональной записи музыки. Мониторами они называются потому, что передают звук без какой-либо окраски. Обычно имеют компактный размер и довольно мощный звук. Для небольших комнат площадью 15-25 м.кв. стоит приобрести мониторы с диаметром низкочастотного динамика 4-5 дюймов и мощностью от 50 до 100 Вт. Если помещение имеет размер от 25 до 50 м.кв, то понадобятся мониторы мощностью 150-200 Вт с диаметром динамиков 5-8 дюймов. Для мониторов в большинстве случаев не требуется приобретать отдельный усилитель, так как основная их масса активные.

Активные колонки отличаются от пассивных тем, что имеют встроенный усилитель. Для караоке это наиболее выгодный вариант, так как использование пассивной акустики с усилителем требует подбора усилителя и колонок по совместимости друг с другом, более сложного подключения и настройки. К тому же, грамотное решение на пассивной акустике, как правило, имеет большую стоимость, чем пара активных колонок. Данное утверждение верно как для студийных мониторов, так и для профессиональной концертной акустики, речь о которой пойдет далее.

Когда стоит вопрос об установке караоке в загородный дом или небольшое кафе, площадь помещения которого более 50 м.кв, студийных мониторов будет уже недостаточно. Для таких помещений подойдет профессиональная концертная акустика. Этот вид колонок имеет большую выходную мощность и, в зависимости от конфигурации, подходит для озвучивания помещений любого размера. Чем больше помещение, тем больше должна быть мощность. По поводу мощности акустической системы для караоке надо отдельно сказать, что лучше всегда оставлять небольшой ее запас.

Простой и реальный пример:

Один из наших клиентов хотел установить караоке-систему в комнате отдыха в своем загородном доме. Площадь помещения – около 100 м.кв. При выборе акустики клиент, руководствуясь в первую очередь идеей сохранения дизайна своего помещения, выбрал в качестве акустики для караоке студийные мониторы. Все аргументы в пользу приобретения концертных колонок клиент отмел сразу, ведь «мониторы компактные и, главное, белые!»)

Каково же было удивление клиента, когда после установки ему, при исполнении песен, элементарно не хватило громкости. Вывернув ручку громкости мониторов на максимум, клиент попытался снова начать петь, но чуть не оглох от пронзительного визга, который раздался из колонок сразу после включения микрофона. Естественно, пришлось делать возврат мониторов и приобретать более серьезную акустику. Откуда взялся писк и гул из колонок? Все очень просто. Чем ближе акустика к своей пиковой мощности, тем сильнее эффект обратной связи. На максимуме возможностей колонки эффект «заводки» микрофонов будет проявляться даже если исполнитель с микрофоном находится довольно далеко от акустической системы. А ведь прислушался бы клиент к советам экспертов по звуку и караоке — и этой ситуации бы попросту не было.

Из этой, по своему поучительной истории, следует еще одно правило подбора колонок для караоке: акустику нужно всегда выбирать с заметным запасом по мощности. Конечно, приобретать на 100 м.кв. систему с мощностью в 10 кВт не нужно, но и нельзя допускать, чтобы акустика работала на пределе своих возможностей.

Немного коснемся вопроса конфигурации помещения, в котором вы планируете установку караоке-системы. У каждого помещения есть большое количество параметров, которые в разной степени влияют на то, как будет звучать та или иная акустическая система. Это и площадь помещения, и высота потолков, и материалы стен и потолка. При выборе акустики нужно обращать внимание на то, в каком месте помещения будут располагаться гости и поющий, наличие «карманов» и острых углов и т.д.

Чтобы не ошибиться с выбором, обратитесь к нашим специалистам. Они быстро и профессионально подберут для вас самый оптимальный вариант по качеству и цене.

(Перезваниваем в рабочее время в течение 5-10 минут)

Также читайте:

Как выбрать караоке?

Как выбрать микрофоны для караоке?

Базовые функции караоке-систем

Как выбрать колонки? | RD Electronics

Колонки или акустические системы (АС) — чрезвычайно важный элемент домашней аудиосистемы или домашнего кинотеатра. От правильности выбора акустики зависит итоговое качество звучания музыки, и даже не важно, какие прочие компоненты Вы выбрали, — колонки решают всё.

В зависимости от области применения, акустические системы разделяются на несколько категорий. Для прослушивания музыки используют пары классических колонок, которые могут значительно отличаться друг от друга размерами, конструкцией, и, конечно, стоимостью. Иногда к таким системам добавляют сабвуфер, чтобы расширить диапазон басовых звуков. В системах домашнего кинотеатра с окружающим звучанием применяются многоканальные системы, в которые входит от 5 до 8 и более акустических систем.

Выбираем колонки для музыки

При выборе колонок для музыки нужно учитывать сразу несколько параметров. Традиционно, основным считается диапазон воспроизводимых частот: чем он шире, тем более точно акустика передаёт звуки инструментов и голоса. Как правило, хорошие колонки, идеально воспроизводящие весь диапазон звуков, имеющие при этом большую мощность и обеспечивающие максимальное качество, достаточно дороги. К счастью, современные технологии не стоят на месте и способны предложить технические решения, которые позволят получить отличный звук даже с помощью небольших и недорогих систем. Для расширения возможностей компактных и недорогих колонок очень рекомендуется добавить в свою систему сабвуфер — специализированный громкоговоритель для низких, басовых частот. Важно, что дополнить систему никогда не поздно — Вы можете начать с покупки стереопары колонок, а потом уже заниматься расширением их возможностей.

В любом случае, обратите внимание на следующие параметры понравившихся Вам акустических систем:

Мощность

В теории, чем выше этот параметр, тем более громкие звуки могут воспроизводить колонки, однако громкость требуется не всегда. На практике же, можно сказать, что мощности никогда не бывает слишком много — более мощные АС позволят Вам не только слушать музыку погромче — необходимости в этом может и не быть — а обеспечат запас, который очень позитивно влияет на общее качество звука.

Номинальное сопротивление

или так называемый импеданс; измеряется в омах (Ω, Ом). Величина импеданса не связана с качеством или мощностью колонок как таковых, это просто характеристика, позволяющая определить, совместимы ли АС с Вашим усилителем. Изучите заднюю панель усилителя или ресивера и узнайте, колонки с каким сопротивлением он поддерживает — надо, чтобы оно находилось в пределах, обозначенных там. Например, если усилитель поддерживает сопротивление от 6 до 8 Ω, подключать к нему 4-омные нельзя. Некоторые усилители оборудованы переключателем сопротивления колонок; в таком случае перед его включением необходимо поставить этот переключатель в правильное положение.

Диапазон воспроизводимых частот

Чем он шире, тем лучше, но можно сказать, что для хороших музыкальных колонок он должен быть в пределах 50-20.000 Hz. Если в выбранной Вами модели он шире — это отличный признак!

Количество полос

Для улучшения отдачи на самых высоких и самых низких частотах, конструкторы акустических систем выделяют для воспроизведения низких и высоких звуков разные динамики. Считается, что минимальным количеством являются 2 полосы, то есть один специальный динамик для высоких частот и ещё один — для средних и низких. В самых дорогих и качественных моделях обычно используют 3 полосы, выделяя специальный среднечастотный динамик.
Расположение отверстия фазоинвертора. Фазоинвертор обычно выглядит как круглое отверстие на корпусе, на расположение которого пользователи часто не обращают внимания. Однако, это важный элемент конструкции, помогающий обеспечить хорошее звучание басов. Важно помнить, что если фазоинвертор находится на задней панели, то их нельзя ставить вплотную к стене — надо, обеспечить хотя бы 30-40 сантиметровый зазор. В противном случае, звучание басовых звуков может ухудшиться или они станут тише.

Выбираем колонки для домашнего кинотеатра

Выбирая колонки для домашнего кинотеатра, можно опираться на перечисленные выше советы для выбора “музыкальных” колонок, но следует иметь в виду и имеющиеся отличия таких систем. Выбор стоит начинать с определения, сколько каналов будет содержать Ваша система; обычно их число определяется многоканальным ресивером, который является сердцем звуковой системы домашнего кинотеатра. Существуют системы 5.1, 7.1 и даже с большим количеством каналов, но мы рассмотрим 5.1, самую популярную систему с 5 колонками и одним сабвуфером.

Фронтальная акустика

главный компонент системы. Это две главные акустические системы, стоящие слева и справа от телеэкрана. На роль фронтальной акустики домашнего кинотеатра отлично подойдут уже имеющиеся музыкальные колонки, так как именно эта пара АС воспроизводит основную часть звуков.

Акустика объёмного звучания

состоящая из как минимум двух тыловых колонок. Эти громкоговорители располагаются справа и слева за спиной зрителей и обеспечивают эффект погружения в звуковое пространство фильма. Благодаря им, отлично звучат 3D-спецэффекты, взрывы, звуки летящих предметов и атмосферные, объёмные звуки.

Громкоговоритель центрального канала

важен для чёткого воспроизведения актёрских диалогов, через него передаётся большая часть голосов в фильмах. Он располагается непосредственно под или над экраном телевизора.

Сабвуфер

специализированный низкочастотный громкоговоритель. В домашнем кинозале он не только расширяет спектр басовых звуков, но и передаёт низкие частоты для спецэффектов, которые так необходимы при просмотре современных фильмов. Как правило он является активным, то есть подключается к питанию от розетки, и к многоканальному ресиверу через линейный выход.

Выбираем сабвуфер

Сабвуфер способен значительно расширить возможности домашней музыкальной системы, а в случае с домашним кинозалом, и вовсе необходимая вещь. Первым делом отметим, что сабвуфер для домашнего кинотеатра и автомобильны — совершенно разные вещи и никогда не могут использоваться один вместо другого.

Основными критериями при выборе являются мощность и диапазон воспроизводимых частот.

Чтобы не усложнять описание подбора, укажем простое правило: если Ваши фронтальные колонки — мощные напольные акустические системы, то сабвуфер для них нужно брать более мощный, как минимум, 100 ватт. Лучше, если диапазон воспроизводимых частот будет начинаться с 15-20 Гц. Если у Вас в качестве фронтальных АС используются небольшие “полочные” колонки, то мощность сабвуфера может быть небольшой, достаточно 50-80 ватт.

Хороший активный сабвуфер для домашнего кинотеатра должен быть оборудован линейным входом, через который осуществляется его подключение к AV-ресиверу. Некоторые модели оснащаются высокоуровневыми входами, посредством которых сабвуфер подключается между колонками и ресивером — такая схема подойдёт, если у ресивера отсутствует линейный выход для сабвуфера.

Из элементов управления сабвуфером стоит выделить регуляторы громкости и фазы. Настройка первого очень проста и понятна: чем выше его уровень, тем больше будет басов; причём, тут важно не переусердствовать — за слишком мощными басами бывает тяжело расслышать остальные звуки. Регулятор фазы может быть ступенчатым (включено\выключено) и плавным. Его назначение — подогнать излучение сабвуфера под особенности конкретного помещения, в котором он установлен и особенности фронтальной акустики.

После того, как Вы окончательно определитесь с местом установки, поэкспериментируйте с установкой фазы: в каком-то положении басы будут более плотными и чёткими, а в каком-то размытыми и более слабыми; соответственно, оставьте фазу в том положении, где звук кажется Вам более качественным.

Несколько слов о комплектах

В ассортименте www.rdveikals.lv есть широкий выбор комплектов, включающих оптимально подобранные акустические системы и ресиверы, которые способны занять достойное место в Вашей системе домашнего кинозала.

Итоги

Подведём итоги. Если Вы ищете колонки для музыкальной системы, обратите внимание на диапазон воспроизводимых частот и запас мощности, которого никогда не бывает замного. Имейте в виду, что помещение также сильно влияет на звук. Если у Вас маленькая комната, выбирайте небольшие колонки с фазоинверторами на передней панели. Если места много и есть возможность свободно расположить все акустические системы, выбирайте мощный комплект напольных колонок, и, при возможности, дополните его хорошим сабвуфером — качество звука Вас приятно удивит!

Как выбрать колонки для компьютера или ноутбука

Персональные компьютеры уже давно перешли из ряда стандартных офисных аппаратов, которые нужны только для работы. Играть в компьютерные игры, смотреть фильмы и передачи на компьютере, слушать музыку — это далеко не весь перечень использования компьютера. Для того чтобы получать удовольствие от таких развлечений, требуется наличие хорошего звучания техники, которое, несмотря на передовые разработки, сами компьютеры и ноутбуки воспроизводят не в лучшем качестве.

Соответственно, потребность в покупке дополнительной акустики возникает у многих владельцев компьютерной техники. И если некоторых людей устраивают самые стандартные дешёвые колонки, то для более требовательных покупателей выбор колонок для своего компьютера или ноутбука является довольно сложной задачей, так как сегодня на рынке представлен большой ассортимент колонок и акустических систем. Рассмотрим в этой статье, как выбрать колонки для компьютера или ноутбука среди представленного ассортимента, как приобрести именно тот товар, который максимально удовлетворит требования и желания покупателя.

Предназначение колонок

Прежде чем копаться в сложных технических характеристиках колонок для своей компьютерной техники, важно определиться с условиями их использования. Производители по предназначению разделяют колонки на несколько видов:

офисные;
домашние;
игровые;
портативные;
домашний кинотеатр.

Самыми дешёвыми считаются офисные агрегаты, которые воспроизводят стереозвук невысокой мощности, имеют систему 2.0. Они подходят больше для обычного потребителя, пригодны для воспроизведения звуковых эффектов.

Домашние отличаются более качественным звучанием музыки, подходят как для её прослушивания, так и для воспроизведения фильмов и игр.

Для геймеров лучше купить акустическую многофункциональную систему 5.1, которая позволяет полностью окунуться в мир развлечений. Объёмное звучание позволяет игроку ощутить состояние присутствия в игре, полностью отстраниться от бытовых проблем и реальности.

Домашний кинотеатр — это акустическая система 5.1 и 7.1, которая позволяет полноценно воспроизводить фильмы с многоканальным звуком, а также слушать музыку в отличном качестве.

Если колонки покупаются преимущественно с целью их использования в комплексе с ноутбуком, тогда лучше обратить внимание на портативные устройства, которые имеют небольшие габариты. На рынке представлен их большой выбор, можно купить агрегаты с подключением к переносному устройству через кабель или дистанционно через встроенные аккумуляторы.

После того как покупатель определился с типом нужных ему колонок, требуется внимательно изучить технические характеристики товаров.

Важные технические параметры

На первый взгляд похожие на вид колонки на витрине в магазине могут значительно отличаться по цене, а значит, и по качеству. Чтобы купить достойную акустику, максимально удовлетворяющую требования покупателя, необходимо обратить внимание на такие технические характеристики, как мощность системы, количество полос для воспроизведения звука, наличие элементов управления и фазоинвертора.

От того, какая мощность колонок, зависит возможность их произведения звука на большой и средней громкости. Производитель может указывать как общую мощность системы, так и отдельно на каждую колонку. Если мощность одной колонки до шести ватт, то такая аппаратура сможет воспроизводить только звуки самой низкой тональности. Для любителей громкой музыки подойдут агрегаты с мощностью от двадцати и выше ватт. Оптимальную громкость могут производить устройства с мощностью от десяти до пятнадцати ватт, которых достаточно, чтобы слушать музыку в довольно шумной компании. Для портативных колонок оптимальной считается мощность от двух до шести ватт, устройства с меньшей мощностью будут давать громкость не больше, чем сам ноутбук.

Усилитель на акустику

От количества полос стереосистемы зависит чистота звука, его глубина и детализация звучания. Системы с одной полосой выделяют только высокие частоты, что отразится на чёткости и качестве звука. Благодаря большему количеству полос будет осуществляться разделение разных диапазонов частот, качество звучания колонок повысится. Лучше покупать трёхполосные стереосистемы, которые имеют отдельную полосу на каждый диапазон частот, что делает глубоким и детальным их звучание. Количество полос можно посмотреть в технической документации к товару, а также определить визуально, так как оно соответствует количеству динамиков на колонках.

Фазоинвертор — это также важный элемент в акустической системе хорошего качества, который предназначен для воспроизведения басов. Элемент имеет вид трубки в корпусе колонки, деталь может находиться как на тыльной, так и на фронтальной её стороне. А также его наличие можно посмотреть в документации.

Фазоинвертор для колонки

Элементы управления на колонках больше относятся не к техническим показателям, а к элементам, которые делают комфортным управление звуком. Большинство современных систем имеют регуляторы звука и частот, что делает регулировку звука более комфортной для пользователя, не требуется каждый раз настраивать звучание через компьютер или ноутбук. Домашние кинотеатры и стереосистемы высокого качества лучше приобретать с пультами, которые позволяют дистанционное управление.

Элементы управления на колонках

Дополнительные важные характеристики акустики для компьютера и ноутбука

Кроме технических характеристик, важно обратить внимание при выборе акустики на дополнительные характеристики, такие как вид колонок, их размеры, качество исполнения. Большинство покупателей считают, что такие показатели не имеют влияния на качество звука, однако такое мнение является ошибочным.

Например, размер колонок влияет на громкость воспроизведения звука. Очень маленькие колонки никогда не смогут воспроизводить такой же звук, как и массивные большие элементы. При покупке стационарной аудиосистемы необходимо учитывать её габариты, соответствие их месту, где они будут установлены, чтобы избежать неприятных моментов при размещении элементов акустической системы в доме.

При покупке акустической системы стоит также обратить внимание на материал её изготовления. Многие недорогие модели имеют корпус из дешёвого пластика, которые при включении звука на средней громкости дребезжат, могут издавать писк и скрип. Самым дорогим и качественным считается корпус из дерева. Такая акустика стильно выглядит, имеет отличное звучание, но стоимость динамиков высокая. Также дорогим исполнением считается корпус колонок в металле. Если есть средства и возможности, для меломанов лучше выбирать колонки именно качественных типов исполнения. Для любителей музыки с ограниченным бюджетом лучше выбрать колонки с корпусом из МДФ. Они имеют хорошее звучание, доступную цену и стильный вид.

Ещё один важный момент — наличие декоративной панели на колонках. Стоит отметить, что это не только декор, но и защитный элемент, который в процессе эксплуатации будет защищать элементы системы от повреждений. Если в семье есть дети или животные, лучше выбирать аксессуары с декоративной металлической решёткой, которая максимально защитит аппаратуру.

При выборе колонок не игнорируйте их цветовое исполнение, особенно если это касается домашней стационарной акустики. Яркие модели могут очень красиво смотреться на витрине магазина, однако совсем не вписываться в интерьер дома.

Особенности выбора портативных колонок

Выбор колонок для портативных устройств, в отличие от обычной стационарной акустики, имеет некоторые особенности. Главная задача портативной акустики, после качественного воспроизведения звука, комфорт эксплуатации в любое время и в любом месте.

Рассмотрим более детально, как выбрать колонки для ноутбука, чтобы они были универсальными, отлично синхронизировались с ноутбуком. При выборе акустики для ноутбука стоит обращать внимание на её мощность, качество, материал исполнения, руководствуясь вышеописанными рекомендациями, как и для стационарной аппаратуры.

Особое внимание при выборе портативной акустики надо обратить на габариты и способ подключения аппаратуры. Если эксплуатация устройств предусматривается в мобильном режиме, тогда лучше отдавать предпочтение лёгким и компактным моделям, которые легко вмещаются в сумке. При выборе устройств также обратите внимание на наличие регуляторов звука на корпусе, которые являются важным условием для комфорта. Особое внимание стоит уделить материалу изготовления колонок и наличию защитной панели, так как портативные устройства, в режиме активной эксплуатации и постоянной транспортировки, в большей мере подвергаются повреждениям.

Немаловажный фактор при выборе портативной аппаратуры — возможность её подключения к другим компьютерным устройствам, что может пригодиться в дальнейшей эксплуатации.

И ещё один важный момент при выборе портативных устройств — способ их подключения. Существуют два вида акустики для портативной техники — проводные и беспроводные колонки. Проводные модели подключаются к ноутбуку стандартным способом. Их преимуществом является то, что они питаются непосредственно от портативного компьютера, недостатком — наличие проводов, которые доставляют неудобства при эксплуатации аппаратуры. Более удобными для мобильных людей в эксплуатации являются беспроводные модели, которые работают от аккумуляторов. Отсутствие проводов позволяет эксплуатировать их, не подключая непосредственно к ноутбуку. Недостатком таких моделей является потребность в регулярной их зарядке от сети. Максимальное время работы современных колонок подобного типа без подзарядки около двенадцати часов.

Беспроводные колонки для компьютера

Соответственно, здесь каждый пользователь должен при выборе руководствоваться на свои потребности и пожелания. Комфортное подключение и регулярная подзарядка или же провода и независимость от аккумуляторов — выбирать вам.

Подведём итоги

Для того чтобы купить качественные и надёжные колонки для своего компьютера или ноутбука, тщательно изучите ассортимент предлагаемых производителями товаров. Вышеописанные рекомендации помогут вам определиться, какая акустика нужна именно вам, максимально удовлетворит ваши потребности.

Не делайте спонтанных покупок. Только грамотный подход к покупке поможет сделать вам правильный выбор, приобрести именно те колонки, которые будут служить вам длительное время и гарантировать качество, нужное непосредственно для вас.

Как выбрать портативную колонку — сравнение умных колонок

Как выбрать портативную колонку с хорошим звуком? Какие виды акустических колонок бывают? Сравниваем умные и портативные колонки и даем советы по выбору.

Что такое умная колонка?

Умная колонка – вид аудиотехники, которая представляет собой динамик со встроенным компьютером и микрофоном. Такая колонка по Wi-Fi подключена к интернету и оснащена голосовым помощником. Умные колонки обеспечивают наилучшую функциональность в сравнении с другими типами колонок, например предоставляя доступ к стриминговым музыкальным сервисам и интернет-радио. Они могут объединяться в единую мультисистему, когда колонки расставлены по всему дому и связаны в одну сеть.

Плюсы

Лучшие умные колонки с подключением по Wi-Fi просты и удобны в использовании и предлагают широкий спектр возможностей.
Колонки, использующие Wi-Fi, как правило, имеют более мощное и стабильное соединение, чем те, которые используют Bluetooth.
Некоторые производители вместе с колонкой дают подписку на музыкальные сервисы.

Минусы

Настройка Wi-Fi может быть сложнее, чем у колонок с Bluetooth.
Интернет-функции вроде голосового помощника работают только при стабильном соединении и не могут использоваться, когда вы на ходу.
Стриминговые сервисы могут использовать платную подписку.
Цены на такие устройства могут быть гораздо выше, чем на Bluetooth-колонки, особенно если это умные колонки, подключенные в мультирум-систему.

Подробнее о типах беспроводного соединения для колонок читайте ЗДЕСЬ.

Какую умную колонку лучше выбрать?

В нашем рейтинге домашних колонок тройка лучших умных колонок такова: Google Nest Audio, Apple HomePod mini и Sonos Move. Проверяйте поддержку русского языка перед тем, как сделать выбор.

О деталях исследования колонок читайте ЗДЕСЬ.

Беспроводные Bluetooth-колонки

Многие беспроводные колонки используют Bluetooth-соединение, чтобы проигрывать музыку с мобильных устройств – смартфона или планшета. Они успешно заменяют встроенный динамик смартфона, если вы, например, смотрите на нем сериал или слушаете любимую музыку. Если вы планируете использовать подобный девайс только дома, следует выбрать более габаритную модель, которая сможет обеспечить высокую максимальную громкость.

Плюсы

Соединение с мобильным устройством очень легко настраивается.
Соединение по Bluetooth не привязывает к использованию специального приложения для колонки. На колонки можно выводить музыку, сохраненную на смартфоне, использовать стриминговые платформы.

Минусы

(10–30 м).

Иногда уведомления на смартфоне могут перебивать стриминг.
Старые устройства (ноутбуки и персональные компьютеры) могут не иметь Bluetooth-соединения, поэтому использовать такие колонки в связке с ними не получится.

Как выбрать портативную Bluetooth-акустику?

Беспроводные колонки с подключением по Bluetooth теперь встречаются самых разнообразных форм и расцветок. Но дизайн – это далеко не единственный параметр, который стоит учитывать при выборе. На что еще нужно обратить внимание?

Емкость батареи

Если вы планируете использовать колонки вдали от источников питания, лучше подыскать девайс с хорошим временем автономной работы. Лучшие модели могут проработать почти 30 часов, тогда как худшие – около трех.

Защита от влаги и пыли

Уже почти все производители обеспечивают свои девайсы защитой от воды и пыли. Степень защиты (шкала IP) при этом варьирует. Обозначения степени защиты можно найти в описании товара в интернете или прямо на упаковке устройства.

Вес и размер

Чем легче и меньше девайс, тем проще носить его с собой. Тяжелые устройства обычно выбираются не для постоянной переноски, а для особых ситуаций. Но в любом случае нужно искать компромисс между весом и звуком: маленькие колонки будут, как правило, гораздо тише, а кроме того, уступать большим по качеству звучания.

Наличие подсветки

Актуально для тех, кто хочет использовать девайс в темное время, а также для организации различных танцевальных мероприятий. Любая вечеринка сразу же засверкает.

Прочность и надежность

Если девайс сделан из хрупкого пластика, то колонка может треснуть не только при падении, но и при простой переноске. Обращайте внимание на то, хорошо ли скрыты в корпус динамики. Если они находятся на поверхности и ничем не защищены, есть вероятность повреждения.

Качество и громкость звука

Портативные колонки могут быть двухканальными или моноустройствами: это зависит от того, какое количество динамиков они имеют. У колонок с одним динамиком звук будет более плоским, тогда как двухканальные девайсы уже могут претендовать на более объемное звучание. Но, не послушав предварительно устройство, определить качество звука лишь по техническим характеристикам не получится.

Громкость и качество напрямую не связаны. Однако если вы планируете использовать девайс не только для себя в тихой комнате, но и на улице в компании, то и мощность устройства должна быть выше. А уже мощность обеспечит более высокую громкость. Мощности 15–20 Вт должно хватить для уличного пространства. Впрочем, как показывают наши тесты, у многих устройств на максимальной громкости звук становится кашеобразным.

Возможность мультиподключения

Большинство производителей позволяет объединять колонки одного типа в пару или даже в сеть, чтобы увеличить охват и функциональность.

Александр Чечелёв

издатель Hi-Fi.ru, эксперт в области аудиотехники с 2001 года

– Если вам достаточно оперативного подключения по Bluetooth для колонки, расположенной, например, рядом с вашим ноутбуком, то ее сетевой функционал, скорее всего, будет для вас лишним. А вот если вы хотите озвучить все комнаты вашей квартиры или дома, особенно с подключением к тому или иному стриминговому музыкальному сервису, то вам обязательно понадобятся несколько моделей беспроводных аудиосистем. И тогда вы сможете оперативно управлять воспроизведением музыки в разных комнатах с одного устройства – смартфона, планшета или ноутбука.

Какую колонку лучше выбрать?

Для использования девайса для особых случаев и транспортировки его только по необходимости выбирайте колонку большего веса и объема. Для регулярной переноски больше подойдут маленькие легкие модели. Более подробно о лучших портативных колонках читайте в нашем обзоре ЗДЕСЬ.

Как выбрать колонки для домашней стереосистемы — Обзоры и статьи

Сориентироваться в огромном многообразии акустических систем бывает непросто. Впрочем, руководствуясь нехитрыми правилами, можно без лишних усилий найти свой идеальный звук. Представляем наш лаконичный гид по выбору домашних колонок

Напольная или полочная акустика?

Чем больше площадь комнаты прослушивания, тем уместнее будут мощные напольные колонки, способные заполнить всё пространство звуком и сформировать полноценную стереопанораму. Для небольших же помещений обычно достаточно полочных акустических систем. Их можно установить как на столе или тумбочке, так и на специальных стойках, которые способствуют оптимальной виброразвязке с поверхностью пола и тем самым улучшают звучание

Активные или пассивные колонки?

Акустические системы со встроенным усилителем (активные колонки) становятся всё более популярными и востребованными. Достаточно подключить к ним источник сигнала (для акустики со встроенным Bluetooth подойдёт и смартфон с подпиской на стриминг) — и можно слушать треки с хорошим звуком.

Что же касается более привычных пассивных колонок, для них потребуется приобрести усилитель или ресивер. Многие современные усилители оснащаются Bluetooth приёмниками, так что послушать любимые треки с достойным качеством звука можно будет даже со смартфона. Преимущество пассивной акустики — в большей гибкости: такие модели можно сочетать с самыми разными усилителями и прочими аудиокомпонентами на свой вкус.

Две или три полосы?

Колонки чаще всего бывают двухполосными или трёхполосными. Другими словами, диапазон воспроизводимых частот акустической системы делится на два или три поддиапазона, каждый из которых воспроизводится оптимизированными под определённые частоты звуковыми драйверами (динамиками).

Двухполосная конфигурация чаще используется в полочных колонках, в то время как трёхполосная — как правило, в напольных. Оба решения обладают своими преимуществами и недостатками, однако важнее всего — качество реализации той или иной модели. Хорошо спроектированная двухполосная акустика будет лучше посредственной трёхполосной, и наоборот.

Как правило, трёхполосные колонки могут похвастаться глубоким басом и более высокой номинальной мощностью. С другой стороны, они требуют применения более сложных разделительных фильтров (кроссоверов) и порой не могут похвастаться столь же слитным звучанием, как их двухполосные собратья. К слову, полос у колонок может быть и меньше двух, и больше трёх, однако такие решения встречаются относительно редко. В любом случае, с приглянувшейся вам акустической системой лучше всего познакомиться вживую, оценив её возможности перед покупкой.

Фазоинвертор или закрытый корпус?

Большинство современных колонок оснащены фазоинвертором. Это специально рассчитанный порт в корпусе акустической системы (чаще всего, выполненный в виде трубы), позволяющий расширить НЧ-диапазон и воспроизводить более насыщенный бас.

С одной стороны, фазоинвертор повышает эффективность работы акустической системы. С другой, может приводить к негативным последствиям: это и шум воздушного потока во время воспроизведения, и более «размытые» низкие частоты. К тому же, если порт выведен с тыльной стороны корпуса акустических систем, их не рекомендуется ставить вплотную к стене.

Впрочем, встречаются и другие варианты акустического оформления: открытый корпус, закрытый корпус и всевозможные решения с пассивными излучателями, а также трансмиссионная линия. Однако на звучание больше влияет не техническое решение как таковое, а, скорее, качество его реализации. Другими словами, колонки с фазоинвертором могут оказаться как лучше, так и хуже, чем акустика с пассивным излучателем или трансмиссионной линией. Точку в вопросе выбора того или иного варианта может поставить сравнительное прослушивание перед покупкой.

Смотрим на цифры

Выбирая акустические системы, обратите внимание на несколько важных параметров:

Импеданс (он должен быть подходящим для выбранного вами усилителя)
Чувствительность (чем выше этот параметр, тем громче будут играть колонки при одинаковой подводимой мощности)
Диапазон воспроизводимых частот (как правило, чем шире частотный диапазон, тем лучше)
Рекомендуемая подводимая мощность (параметр, который стоит учитывать при выборе усилителя)

Внешний вид и отделка

Дизайн — немаловажный фактор, поскольку акустические системы так или иначе формируют облик вашего жилища. Зачастую, чем более высокого класса перед нами колонки, тем более качественной будет отделка. И, как ни крути, решения в корпусах с натуральным шпоном и другими премиальными материалами обойдутся дороже отделки виниловой плёнкой.

ЧИТАТЬ ДРУГИЕ СТАТЬИ

Поделитесь статьей с друзьями

Как выбрать колонки для ноутбука

Портативные компьютеры редко могут продемонстрировать действительно качественный «встроенный» звук. Чтобы комфортно слушать музыку или смотреть фильмы, понадобится приобрести колонки. Какие лучше купить?

Прежде чем отправляться за покупкой, рекомендуется «войти в курс» и ознакомиться с основными понятиями. В первую речь нужно уяснить, что мультимедийные колонки представляют собой акустическую систему, рассчитанную на работу со стационарным или портативным компьютером. Состоять она может из одной или нескольких колонок, а иногда и сабвуфера (динамика, рассчитанного на проигрывание басов).

Все акустические системы делятся на типы, обозначаемые двумя цифрами: первая указывает на количество колонок, вторая – на наличие сабвуфера. Существуют такие разновидности:

1.0. Крайне редко встречающаяся монофоническая система, в состав которой входит лишь одна колонка.
2.0. Комплект предполагает наличие пары колонок, работающих в режиме стерео.
2.1. Усовершенствованный вариант системы предыдущего типа. К «компании» присоединяется сабвуфер, привносящий басовые «нотки» и тем самым обогащающий звучание.

Есть и другие форматы акустики – 4.0, 4.1, 5.1, 6.1, 7.1. В идеале каждый новый «шаг» должен приближать пользователя ко все более идеальному звуку, но на портативных компьютерах (да и на многих стационарных) почувствовать какой-либо заметный рост вряд ли получится.

Для ноутбуков обычно берут колонки типа 2.0: они стоят недорого, при этом гарантируют приемлемое качество звука, которого хватит для улавливания сигналов операционной системы или прослушивания музыки неприхотливым меломаном.

Если акустическая система приобретается для просмотра кино, то лучше отдать предпочтение 2. 1-моделям. Они не только сделают фильм более «живым», но также добавят объемного звучания любимым песням.

Существует взаимосвязь между габаритами колонок и качеством звука: чем больше, тем лучше. Но не стоит гнаться исключительно за размером, ведь акустика должна свободно размещаться на столе, а в некоторых случаях и без проблем транспортироваться.

Руководствоваться необходимо исключительно собственной ситуацией. К ноутбуку можно подключать обычные стационарные колонки, но специально для портативного ПК разработана такая же акустика. Малые габариты и вес устройств позволяют всегда брать их с собой, а качественные динамики обеспечивают хорошее звучание.

Дополнительное преимущество портативной акустики – наличие металлической сетки, защищающей «внутренности» и снижающей вероятность повреждений при перевозке.

Как правило, питаются колонки для ноутбука от сети, хотя встречаются и варианты с usb-подключением или встроенным аккумулятором. В последнем случае заряда хватает примерно на 12 часов.

Колонки для ноутбука: какой выбрать материал корпуса?

Особенности корпуса влияют не только на эстетику, но и на качество звучания. На рынке встречаются следующие модели:

Пластиковые. Бюджетный вариант. Колонки бывают разных видов и форм, но в основном они небольшого размера. Отличаются неспособностью проигрывания басов и характерным дребезжанием на громкости выше средней.
Деревянные. Выбор настоящих музыкальных «гурманов». Колонки прекрасно передают любые частоты. Их главный недостаток – высокая стоимость в сочетании с крупными габаритами.
Из древесно-стружечной плиты. По сути, это золотая середина между пластиковыми и деревянными моделями – причем как по цене, так и по качеству. Такие колонки неплохо передают «проблемные» частоты пластмассы и имеют небольшие габариты.

Приобретать колонки нужно исключительно по своему вкусу и потребностям. Например, деревянные модели чаще выбирают для домашнего использования, тогда как пластик и ДСП – хороший вариант для регулярных перемещений.

Следует быть осторожным, покупая колонки в деревянном корпусе. Их дороговизна «манит» продавцов, которые нередко наживаются на неопытных пользователях, вместо нужного товара предлагая акустику в ДСП-оформлении. Чтобы избежать обмана, необходимо обращаться в проверенные магазины с хорошей репутацией.

Колонки для ноутбука: какие купить по мощности

Бытует мнение, что мощность определяет громкость звука, но на самом деле этот параметр влияет на механическую надежность системы. Чем выше значение, тем лучше.

В техническом описании производитель обычно указывает суммарную мощность всех колонок, входящих в комплект. Выделяют два «подвида» этой характеристики:

RMS. Номинальная мощность, с которой колонки работают почти всегда.
PMPO. За этим обозначением скрывается максимальная мощность, включающаяся на короткое время.

Для привлечения покупателей в рекламе указывается внушительное PMPO-значение, хотя оно малоинформативное и не может служить веским аргументом за покупку какой-либо акустической системы.

Реальные возможности колонок описывает исключительно RMS. Рекомендованный минимальный показатель для каждого элемента системы – 4-6 Вт: этой мощности достаточно для «отображения» сигналов ОС, прослушивания музыки и даже проведения презентаций в небольшом помещении. Для комфортной работы с аудио- и видеофайлами понадобится примерно 10-15 Вт на колонку. Желательно выбирать систему с некоторым «запасом» мощности.
Если в параметрах приведено только значение PMPO, необходимо поделить число на 10-12: таким образом можно приблизиться к более-менее адекватному показателю.

Какие колонки для ноутбука лучше? Производители

Следует сразу отказаться от идеи приобретения продукции китайского «творчества» и малоизвестных брендов. Она, как правило, отличается откровенно бюджетными материалами и низким качеством сборки. Естественно, что звучание не сможет «похвастаться» глубиной и объемностью. Такие колонки подойдут разве что крайне нетребовательному пользователю.

Выбрать качественную акустику для ноутбука можно при любом бюджете:

в высоком ценовом сегменте «царят» Bose, Yamaha, Bowers & Wilkins, чьи изделия характеризуются отличными эксплуатационными показателями;
среди средних по стоимости брендов хорошие рекомендации завоевали Microlab, Edifier, BBK, Logitech, F&D, Jabra, Creative, Philips;
бюджетную нишу занимают марки Sven, Defender, Genius, A4Tech. Это неплохие колонки, но выбирать их следует, тщательно анализируя технические характеристики.

Громкое имя бренда – весомое «за» для приобретения акустики, но оно не должно быть единственным критерием выбора. Необходимо изучить отзывы в интернете на приглянувшиеся колонки: любой производитель периодически выпускает на рынок неудачную модель – важно не стать ее обладателем.
Хорошая акустическая система способна прибавить «мультимедийности» ноутбуку, сделав его комфортным устройством для прослушивания музыки, просмотра кинофильмов, создания собственных произведений. Нужно лишь выбрать правильные колонки.

Как выбрать подмножество DataFrame? — документация pandas 1.5.0

 В [1]: импортировать pandas как pd

Как выбрать определенные столбцы из

DataFrame ?

Меня интересует возраст пассажиров Титаника.
```
 В [4]: ages = titanic["Возраст"]
В [5]: ages.head()
Выход[5]:
0 22,0
1 38,0
2 26,0
3 35,0
4 35,0
Имя: Возраст, dtype: float64
 
```
Чтобы выбрать один столбец, используйте квадратные скобки [] с колонкой имя интересующего столбца.

Каждый столбец в DataFrame представляет собой серию . Поскольку один столбец выбранный, возвращенный объект является pandas Series . Мы можем проверить это проверив тип вывода:

 В [6]: type(titanic["Age"])
Вышло[6]: pandas.core.series.Series

И посмотрите на форму вывода:

 В [7]: titanic["Age"].shape
Аут[7]: (891,)

DataFrame.shape — это атрибут (помните учебник по чтению и письму, не используйте круглые скобки для атрибутов) pandas Series и DataFrame , содержащий количество строк и столбцы: (nrows, ncolumns) . Серия pandas является одномерной и только возвращается количество строк.

Меня интересует возраст и пол пассажиров Титаника.
```
 В [8]: age_sex = titanic[["Возраст", "Пол"]]
В [9]: age_sex.head()
Выход[9]:
    Возраст Пол
0 22,0 самец
1 38,0 самка
2 26,0 самка
3 35,0 самка
4 35,0 самец
 
```
Чтобы выбрать несколько столбцов, используйте список имен столбцов в скобки выбора [] .

Примечание

Внутренние квадратные скобки определяют Список Python с именами столбцов, тогда как внешние скобки используются для выбора данных из панд DataFrame , как показано в предыдущем примере.

Возвращаемый тип данных — это pandas DataFrame:

 В [10]: type(titanic[["Возраст", "Пол"]])
Выход[10]: pandas.core.frame.DataFrame

 В [11]: titanic[["Возраст", "Пол"]].shape
Аут[11]: (891, 2)

Выборка вернула DataFrame с 891 строкой и 2 столбцами. Помните, а DataFrame является двумерным с измерением как строки, так и столбца.

К руководству пользователя

Основные сведения об индексировании см. в разделе руководства пользователя об индексировании и выборе данных.

Как отфильтровать определенные строки из

DataFrame ?

Меня интересуют пассажиры старше 35 лет.

 В [12]: выше_35 = титанический [титанический ["Возраст"] > 35]
В [13]: выше_35. head()
Исход[13]:
    PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
6 7 0 1 ... 51,8625 E46 S
11 12 1 1 ... 26,5500 С103 С
13 14 0 3 ... 31,2750 NaN S
15 16 1 2 ... 16,0000 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

Чтобы выбрать строки на основе условного выражения, используйте условие внутри скобки выбора [] .

Условие внутри выделения скобки titanic["Age"] > 35 проверяет, для каких строк Age столбец имеет значение больше 35:

 В [14]: титанический ["Возраст"] > 35
Исход[14]:
0 Ложь
1 правда
2 Ложь
3 Ложь
4 Ложь
       ...
886 Ложь
887 Ложь
888 Ложь
889 Ложь
890 Ложь
Имя: Возраст, Длина: 891, dtype: bool

Вывод условного выражения ( > , а также == , != , < , <= ,… будет работать) на самом деле это панды серии из логические значения ( True или False ) с одинаковым количеством строки как исходный DataFrame . Такой Серия логических значений можно использовать для фильтрации DataFrame , поместив его между скобки выбора [] . Только строки, для которых значение равно True будет выбран.

Ранее мы знали, что оригинальный Titanic DataFrame состоит из 891 ряд. Давайте посмотрим на количество строк, которые удовлетворяют условие, проверив атрибут shape результирующего DataFrame выше_35 :

 В [15]: выше_35.форма
Аут[15]: (217, 12)

Меня интересуют пассажиры Титаника из класса обслуживания 2 и 3.
```
 В [16]: class_23 = titanic[titanic["Pclass"].isin([2, 3])]
В [17]: class_23.head()
Вышли[17]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
5 6 0 3 ... 8,4583 NaN Q
7 8 0 3 ... 21,0750 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]
 
```
Подобно условному выражению, условная функция isin() возвращает True для каждой строки, значения которой находятся в предоставленном списке. К отфильтруйте строки на основе такой функции, используйте условную функцию внутри скобок выбора [] . В этом случае состояние внутри скобки выбора titanic["Pclass"].isin([2, 3]) проверяет на какие строки столбца Pclass равны 2 или 3.

Вышеприведенное эквивалентно фильтрации по строкам, для которых класс либо 2, либо 3 и объединение двух утверждений с | (или) оператор:

 В [18]: class_23 = titanic[(titanic["Pclass"] == 2) | (титанический ["Pclass"] == 3)]
В [19]: class_23.head()
Вышли[19]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
5 6 0 3 ... 8,4583 NaN Q
7 8 0 3 ... 21,0750 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

Примечание

При объединении нескольких условных операторов каждое условие должен быть заключен в круглые скобки () . Кроме того, вы не можете использовать или / и , но необходимо использовать оператор или | и и оператор и .

К руководству пользователя

См. специальный раздел в руководстве пользователя, посвященный логическому индексированию или функции isin.

Я хочу работать с данными о пассажирах, возраст которых известен.
```
 В [20]: age_no_na = титанический[титанический["Возраст"].notna()]
В [21]: age_no_na.head()
Вышли[21]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
3 4 1 1 ... 53.1000 С123 С
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]
 
```
Условная функция notna() возвращает True для каждой строки значения не являются значением Null . Таким образом, это может быть объединено с скобки выбора [] для фильтрации таблицы данных.

Вы можете задаться вопросом, что на самом деле изменилось, так как первые 5 строк все еще одинаковые значения. Один из способов проверить, изменилась ли форма:

 В [22]: age_no_na. shape
Аут[22]: (714, 12)

К руководству пользователя

Дополнительные специальные функции для отсутствующих значений см. в разделе руководства пользователя, посвященном обработке отсутствующих данных.

Как выбрать определенные строки и столбцы из

DataFrame ?

Меня интересуют имена пассажиров старше 35 лет.
```
 В [23]: Adult_names = titanic.loc[titanic["Возраст"] > 35, "Имя"]
В [24]: Adult_names.head()
Вышли[24]:
1 Камингс, миссис Джон Брэдли (Флоренс Бриггс...
6 Маккарти, мистер Тимоти Дж.
11 Боннелл, мисс Элизабет
13 Андерссон, г-н Андерс Йохан
15 Хьюлетт, миссис (Мэри Д. Кингком)
Имя: Имя, dtype: объект
 
```
В этом случае подмножество строк и столбцов создается за один раз и просто использовать скобки выбора [] уже недостаточно. loc / iloc требуются операторы перед выбором кронштейны [] . При использовании loc / iloc часть перед запятой — это нужные вам строки, а часть после запятой — это столбцы, которые вы хотите выбрать.

При использовании имен столбцов, меток строк или выражения условия используйте loc оператор перед скобками выбора [] . Для обоих часть до и после запятой, вы можете использовать одну метку, список меток, фрагмент меток, условное выражение или двоеточие. С использованием двоеточие указывает, что вы хотите выбрать все строки или столбцы.

Меня интересуют строки с 10 по 25 и столбцы с 3 по 5.

 В [25]: titanic.iloc[9:25, 2:5]
Вышли[25]:
    Пол имени P-класса
9 2 Насер, миссис Николас (Адель Ачем) женщина
10 3 Сандстрем, мисс Маргерит Рут, женщина
11 1 Боннелл, мисс Элизабет, женщина
12 3 Саундеркок, мистер Уильям Генри, мужчина
13 3 Андерссон, г-н Андерс Йохан кобель
.. ... ... ...
20 2 Финни, г-н Джозеф J мужчина
21 2 Бизли, мистер Лоуренс, мужчина
22 3 Макгоуэн, мисс Анна «Энни», женщина
23 1 Слоупер, г-н Уильям Томпсон кобель
24 3 Палссон, мисс Торборг Данира сука
[16 строк х 3 столбца]

Опять же, подмножество строк и столбцов создается за один раз и просто использование скобок выбора [] уже недостаточно. Когда особенно заинтересованы в определенных строках и / или столбцах на основе их положение в таблице, используйте оператор iloc перед скобки выбора [] .

При выборе определенных строк и/или столбцов с помощью loc или iloc , выбранным данным могут быть присвоены новые значения. Например, чтобы назначить имя анонимный к первым 3 элементам третьего столбца:

 В [26]: titanic.iloc[0:3, 3] = "анонимно"
В [27]: titanic.head()
Вышли[27]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
3 4 1 1 ... 53.1000 С123 С
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

К руководству пользователя

См. раздел руководства пользователя о различных вариантах индексации, чтобы получить больше информации об использовании loc и iloc .

ПОМНИТЕ

При выборе подмножества данных используются квадратные скобки [] .
Внутри этих скобок вы можете использовать одну метку столбца/строки, список меток столбцов/строк, фрагмент меток, условное выражение или двоеточие.
Выберите определенные строки и/или столбцы, используя loc при использовании строки и имена столбцов.
Выберите определенные строки и/или столбцы с помощью iloc при использовании позиции в таблице.
Вы можете назначить новые значения для выбора на основе loc / iloc .

К руководству пользователя

Полный обзор индексирования представлен на страницах руководства пользователя по индексированию и выбору данных.

Как создавать графики в пандах? — документация панд 1.5.0

 В [1]: импортировать панды как pd
В [2]: импортируйте matplotlib.pyplot как plt

Данные о качестве воздуха
Для этого руководства используются данные о качестве воздуха \(NO_2\), сделанные доступны через OpenAQ и с использованием пакет py-openaq. Набор данных air_quality_no2.csv предоставляет значения \(NO_2\) для измерительные станции FR04014 , BETR801 и London Westminster соответственно в Париже, Антверпене и Лондоне.
В необработанные данные
```
 В [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)
В [4]: air_quality.head()
Выход[4]:
                     станция_антверпен станция_париж станция_лондон
дата и время
2019-05-07 02:00:00 НаН НаН 23.0
2019-05-07 03:00:00 50,5 25,0 19,0
2019-05-07 04:00:00 45.0 27.7 19.0
2019-05-07 05:00:00 НаН 50,4 16,0
2019-05-07 06:00:00 НаН 61,9 НаН
 
```
Примечание
Использование параметров index_col и parse_dates функции read_csv для определения первого (0-го) столбца как индекс полученного DataFrame и преобразовать даты в столбце в объекты Timestamp соответственно.

Мне нужна быстрая визуальная проверка данных.
```
 В [5]: air_quality.plot()
Выход[5]: 
В [6]: plt.show()
 
```
С DataFrame панды создают по умолчанию один линейный график для каждого из столбцы с числовыми данными.

Я хочу построить только столбцы таблицы данных с данными из Парижа.
```
 В [7]: air_quality["station_paris"].plot()
Выход[7]: 
В [8]: plt.show()
 
```
Чтобы построить определенный столбец, используйте метод выбора учебник по подмножеству данных в сочетании с сюжет() метод. Следовательно, метод plot() работает как на Series , так и на DataFrame .

Помимо графика линии по умолчанию при использовании функции plot , количество альтернатив доступно для построения данных. Давайте использовать некоторые стандартный Python, чтобы получить обзор доступных методов построения:

 В [11]: [
   . ...: имя_метода
   ....: для method_name в каталоге (air_quality.plot)
   ....: если не имя_метода.startswith("_")
   ....: ]
   ....:
Выход[11]:
['область',
 'бар',
 'барх',
 'коробка',
 'плотность',
 'гексбин',
 'история',
 'кде',
 'линия',
 'пирог',
 'разброс']

Примечание

Во многих средах разработки, а также в IPython и Jupyter Notebook, используйте кнопку TAB, чтобы получить обзор доступных методы, например air_quality.plot. + ТАБ.

Одним из вариантов является DataFrame.plot.box() , который относится к коробочка. Коробка метод применим к данным примера качества воздуха:

 В [12]: air_quality.plot.box()
Выход[12]: 
В [13]: plt.show()

К руководству пользователя

Общие сведения о графиках, отличных от линейных графиков по умолчанию, см. в разделе руководства пользователя о поддерживаемых стилях графиков.

Я хочу, чтобы каждый из столбцов был на отдельном участке.
```
 В [14]: axs = air_quality.plot.area (figsize = (12, 4), subplots = True)
В [15]: plt.show()
 
```
Отдельные подграфики для каждого из столбцов данных поддерживаются аргументом подграфиков участков функций. Встроенные параметры, доступные на каждом из сюжетов панд функции заслуживают внимания.

К руководству пользователя

Некоторые дополнительные параметры форматирования объясняются в разделе руководства пользователя, посвященном форматированию графика.

Каждый из сюжетных объектов, созданных пандами, является Объект Matplotlib. Как предоставляет Matplotlib множество вариантов настройки графиков, что делает связь между пандами и Явный Matplotlib включает всю мощь Matplotlib для графика. Эта стратегия применяется в предыдущем примере:

 fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4)) # Создать пустую фигуру и оси Matplotlib
air_quality.plot.area(ax=axs) # Используйте pandas, чтобы поместить график площади на подготовленную фигуру/оси
axs. set_ylabel("Концентрация NO$_2$") # Сделайте любую настройку Matplotlib, которая вам нравится
fig.savefig("no2_concentrations.png") # Сохраните фигуру/оси, используя существующий метод Matplotlib.
plt.show() # Показать график

ПОМНИТЕ

Методы .plot.* применимы как к Series, так и к DataFrames.
По умолчанию каждый из столбцов отображается как отдельный элемент (линия, блок-схема,…).
Любой график, созданный pandas, является объектом Matplotlib.

К руководству пользователя

Полный обзор построения графиков в pandas представлен на страницах визуализации.

Как выбрать подмножество DataFrame? — панды 1.6.0.dev0+226.gc68d053364 документация

 В [1]: импортировать панды как pd

Как выбрать определенные столбцы из

DataFrame ?

Меня интересует возраст пассажиров Титаника.

 В [4]: ages = titanic["Возраст"]
В [5]: ages. head()
Выход[5]:
0 22,0
1 38,0
2 26,0
3 35,0
4 35,0
Имя: Возраст, dtype: float64

Чтобы выбрать один столбец, используйте квадратные скобки [] со столбцом имя интересующего столбца.

 В [6]: type(titanic["Age"])
Вышло[6]: pandas.core.series.Series

И посмотрите на форму вывода:

 В [7]: titanic["Age"].shape
Аут[7]: (891,)

DataFrame.shape — это атрибут (помните учебник по чтению и письму, не используйте круглые скобки для атрибутов) панды Series и DataFrame , содержащий количество строк и столбцы: (nrows, ncolumns) . Серия pandas является одномерной и только возвращается количество строк.

Меня интересует возраст и пол пассажиров Титаника.
```
 В [8]: age_sex = titanic[["Возраст", "Пол"]]
В [9]: age_sex.head()
Выход[9]:
    Возраст Пол
0 22,0 самец
1 38,0 самка
2 26,0 самка
3 35,0 самка
4 35,0 самец
 
```
Чтобы выбрать несколько столбцов, используйте список имен столбцов в скобки выбора [] .

Примечание

Тип возвращаемых данных — пандас DataFrame:

 В [10]: type(titanic[["Возраст", "Пол"]])
Выход[10]: pandas.core.frame.DataFrame

 В [11]: titanic[["Возраст", "Пол"]].shape
Аут[11]: (891, 2)

Выбор вернул DataFrame с 891 строкой и 2 столбцами. Помните, а DataFrame является двумерным с измерением как строки, так и столбца.

К руководству пользователя

Как отфильтровать определенные строки из

DataFrame ?

Меня интересуют пассажиры старше 35 лет.

 В [12]: выше_35 = титанический [титанический ["Возраст"] > 35]
В [13]: выше_35.head()
Исход[13]:
    PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
6 7 0 1 ... 51,8625 E46 S
11 12 1 1 ... 26,5500 С103 С
13 14 0 3 ... 31,2750 NaN S
15 16 1 2 ... 16,0000 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

Чтобы выбрать строки на основе условного выражения, используйте условие внутри скобки выбора [] .

Условие внутри выделения скобки titanic["Age"] > 35 проверяет, для каких строк Age столбец имеет значение больше 35:

 В [14]: титанический ["Возраст"] > 35
Исход[14]:
0 Ложь
1 правда
2 Ложь
3 Ложь
4 Ложь
       ...
886 Ложь
887 Ложь
888 Ложь
889 Ложь
890 Ложь
Имя: Возраст, Длина: 891, dtype: bool

 В [15]: выше_35.форма
Аут[15]: (217, 12)

Меня интересуют пассажиры Титаника из класса обслуживания 2 и 3.
```
 В [16]: class_23 = titanic[titanic["Pclass"].isin([2, 3])]
В [17]: class_23.head()
Вышли[17]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
5 6 0 3 ... 8,4583 NaN Q
7 8 0 3 ... 21,0750 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]
 
```
Подобно условному выражению, условная функция isin() возвращает True для каждой строки, значения которой находятся в предоставленном списке. К отфильтруйте строки на основе такой функции, используйте условную функцию внутри скобок выбора [] . В этом случае состояние внутри скобки выбора titanic["Pclass"].isin([2, 3]) проверяет на какие строки столбца Pclass равны 2 или 3.

 В [18]: class_23 = titanic[(titanic["Pclass"] == 2) | (титанический ["Pclass"] == 3)]
В [19]: class_23.head()
Вышли[19]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
5 6 0 3 ... 8,4583 NaN Q
7 8 0 3 ... 21,0750 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

Примечание

К руководству пользователя

См. специальный раздел в руководстве пользователя, посвященный логическому индексированию или функции isin.

Я хочу работать с данными о пассажирах, возраст которых известен.
```
 В [20]: age_no_na = титанический[титанический["Возраст"].notna()]
В [21]: age_no_na.head()
Вышли[21]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
3 4 1 1 ... 53.1000 С123 С
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]
 
```
Условная функция notna() возвращает True для каждой строки значения не являются значением Null . Таким образом, это может быть объединено с скобки выбора [] для фильтрации таблицы данных.

 В [22]: age_no_na. shape
Аут[22]: (714, 12)

К руководству пользователя

Как выбрать определенные строки и столбцы из

DataFrame ?

Меня интересуют имена пассажиров старше 35 лет.
```
 В [23]: Adult_names = titanic.loc[titanic["Возраст"] > 35, "Имя"]
В [24]: Adult_names.head()
Вышли[24]:
1 Камингс, миссис Джон Брэдли (Флоренс Бриггс...
6 Маккарти, мистер Тимоти Дж.
11 Боннелл, мисс Элизабет
13 Андерссон, г-н Андерс Йохан
15 Хьюлетт, миссис (Мэри Д. Кингком)
Имя: Имя, dtype: объект
 
```
В этом случае подмножество строк и столбцов создается за один раз и просто использовать скобки выбора [] уже недостаточно. loc / iloc требуются операторы перед выбором кронштейны [] . При использовании loc / iloc часть перед запятой — это нужные вам строки, а часть после запятой — это столбцы, которые вы хотите выбрать.

Меня интересуют строки с 10 по 25 и столбцы с 3 по 5.

 В [25]: titanic.iloc[9:25, 2:5]
Вышли[25]:
    Пол имени P-класса
9 2 Насер, миссис Николас (Адель Ачем) женщина
10 3 Сандстрем, мисс Маргерит Рут, женщина
11 1 Боннелл, мисс Элизабет, женщина
12 3 Саундеркок, мистер Уильям Генри, мужчина
13 3 Андерссон, г-н Андерс Йохан кобель
.. ... ... ...
20 2 Финни, г-н Джозеф J мужчина
21 2 Бизли, мистер Лоуренс, мужчина
22 3 Макгоуэн, мисс Анна «Энни», женщина
23 1 Слоупер, г-н Уильям Томпсон кобель
24 3 Палссон, мисс Торборг Данира сука
[16 строк х 3 столбца]

 В [26]: titanic.iloc[0:3, 3] = "анонимно"
В [27]: titanic.head()
Вышли[27]:
   PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7,2500 NaN S
1 2 1 1 ... 71,2833 С85 С
2 3 1 3 ... 7,9250 NaN S
3 4 1 1 ... 53.1000 С123 С
4 5 0 3 ... 8,0500 NaN S
[5 строк х 12 столбцов]

К руководству пользователя

ПОМНИТЕ

При выборе подмножества данных используются квадратные скобки [] .
Внутри этих скобок вы можете использовать одну метку столбца/строки, список меток столбцов/строк, фрагмент меток, условное выражение или двоеточие.
Выберите определенные строки и/или столбцы, используя loc при использовании строки и имена столбцов.
Выберите определенные строки и/или столбцы с помощью iloc при использовании позиции в таблице.
Вы можете назначить новые значения для выбора на основе loc / iloc .

К руководству пользователя

интересных способов выбрать столбцы Pandas DataFrame | Кейси Уортон

Фото Кристины Готтарди на Unsplash

Манипулирование кадрами данных pandas — обычная задача во время исследовательского анализа или предварительной обработки в проекте Data Science. Также распространена фильтрация и поднастройка данных. Со временем я обнаружил, что мне нужно выбирать столбцы на основе разных критериев. Я надеюсь, что читатели сочтут эту статью справочной.

Пример данных

Если вы хотите использовать данные, которые я использовал для проверки этих методов выбора столбцов из фрейма данных pandas, используйте приведенный ниже фрагмент кода, чтобы получить набор данных wine в свою IDE или записную книжку.

 из sklearn.datasets import load_wine 
 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 import reX = load_wine() 
 df = pd.DataFrame(X.data, columns = X.feature_names)df.head()

Скриншот Автор набора данных Wine в блокноте Jupyter

Теперь, в зависимости от того, что вы хотите сделать, проверьте каждый из приведенных ниже фрагментов кода и попробуйте сами!

Выбор столбцов на основе их имени

Это самый простой способ выбрать один столбец из фрейма данных, просто поместите строковое имя столбца в скобки. Возвращает серию панд.

 df['hue']

Передача списка в скобках позволяет выбрать несколько столбцов одновременно.

 df[['alcohol','hue']]

Выбор подмножества столбцов, найденных в списке

Аналогично предыдущему примеру, но здесь вы можете выполнять поиск по всем столбцам в кадре данных.

 df[df.columns[df.columns.isin(['alcohol','hue','NON-EXISTANT COLUMN'])]]

Выбор подмножества столбцов на основе различия столбцов

Допустим, вы знать, какие столбцы вы не хочет в кадре данных. Передайте их в виде списка методу разницы , и вы получите все, кроме них.

 df[df.columns.difference(['alcohol','hue'])]

Выбор подмножества столбцов, которых нет в списке

Возврат фрейма данных со столбцами, которых нет в списке, вы хотите выполнить поиск.

 df[df.columns[~df.columns.isin(['alcohol','hue'])]]

Выбор столбцов на основе их типа данных

Типы данных включают 'float64' и 'object' и вывод из столбцов, переданных в dtypes метод. Сопоставив столбцы с одинаковым типом данных, вы получите серию True/False. Используйте метод значений , чтобы получить только значения True/False, а не индекс.

 df.loc[:,(df.dtypes=='float64').values]

Выбор столбцов на основе их имени столбца, содержащего подстроку есть похожая подстрока, которая вас интересует, вы можете вернуть столбцы, имена которых содержат подстроку. Здесь нам нужно все, что содержит подстроку «al».

 df.loc[:,['al' in i for i in df.columns]]

Выбор столбцов на основе их имени столбца, содержащего подстановочный знак строки

У вас могут быть сотни столбцов, поэтому может иметь смысл найти столбцы, соответствующие шаблону. Поиск имен столбцов, соответствующих подстановочному знаку, можно выполнить с помощью функции «поиск» из пакета re (см. ссылку в справочном разделе для получения более подробной информации об использовании пакета регулярных выражений).

 df.loc[:,[True if re.search('flava+',column) else False для столбца в df. columns]]

Выбор столбцов на основе того, как начинается их имя столбца

Если вы хотите выбрать столбцы с именами, начинающимися с определенной строки, вы можете использовать метод начинает с и передать его в месте столбцов для расположения фрейма данных.

 df.loc[:,df.columns.str.startswith('al')]

Выбор столбцов на основе того, как заканчивается их имя столбца

То же, что и в последнем примере, но находит столбцы с именами, которые заканчиваются определенным образом .

 df.loc[:,df.columns.str.endswith('oids')]

Выбор столбцов, если все строки соответствуют условию

Вы можете выбрать столбцы, если строки соответствуют условию. Здесь, если все значения в столбце больше 14, мы возвращаем столбец из фрейма данных.

 df.loc[:,[(df[col] > 14).all() для столбца в df.columns]]

Выбор столбцов, если какая-либо строка столбца соответствует условию

Здесь, если любой из значения в столбце больше 14, мы возвращаем столбец из фрейма данных.

 df.loc[:,[(df[col] > 14).any() для столбца в df.columns]]

Выбор столбцов, если среднее значение строк в столбце соответствует условию

Здесь, если среднее значение всех значений в столбце соответствует условию, вернуть столбец.

 df.loc[:,[(df[col].mean() > 7) for col in df.columns]]

Спасибо, что проверили это и не стесняйтесь часто на него ссылаться.

Ссылки

GitHub — caseywhorton/medium-blog-code

Внесите свой вклад в разработку caseywhorton/medium-blog-code, создав учетную запись на GitHub.

github.com

re — Операции с регулярными выражениями — документация Python 3.9.4

Этот модуль обеспечивает операции сопоставления регулярных выражений, аналогичные тем, что используются в Perl. И шаблоны, и строки…

docs.python.org

pandas

pandas — это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, построенный на основе…

pandas. pydata .org

Выберите столбцы фрейма данных в R

Home Управление данными в R Выбор столбцов фрейма данных в R

Выбор столбцов фрейма данных в R

В этом руководстве вы узнаете, как выбрать или подмножество кадра данных столбцов по именам и положению с помощью функции R . Мы также покажем, как удалить столбцы из фрейма данных.

Вы узнаете, как использовать следующие функции:

pull (): извлечение значений столбца в виде вектора. Интересующий столбец может быть указан либо по имени, либо по индексу.
выберите (): извлечь один или несколько столбцов в виде таблицы данных. Его также можно использовать для удаления столбцов из фрейма данных.
select_if (): выбор столбцов на основе определенного условия. Эту функцию можно использовать, например, для выбора столбцов, если они числовые.
Вспомогательные функции - начинается_с (), заканчивается_с (), содержит (), соответствует (), one_of (): выбор столбцов/переменных на основе их имен

Содержимое:

Необходимые упаковки
Демонстрационный набор данных
Извлечь значения столбца в виде вектора
Извлечь столбцы как таблицу данных
- Выбрать столбец по позиции
- Выбрать столбцы по именам
Выберите столбец на основе условия
Удалить столбцы
Резюме

Необходимые пакеты

Загрузите пакеты tidyverse , которые включают dplyr :

 библиотека (tidyverse)

Демонстрационный набор данных фрейм данных таблицы (tbl_df) для упрощения анализа данных.

 my_data <- as_tibble(радужная оболочка)
мои_данные

 ## # Таблица: 150 x 5
## Чашелистик. Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина Лепесток.Ширина Виды
##     
## 1 5,1 3,5 1,4 0,2 щетина
## 2 4,9 3 1,4 0,2 щетина
## 3 4,7 3,2 1,3 0,2 щетинковидная
## 4 4,6 3,1 1,5 0,2 щетинковидная
## 5 5 3,6 1,4 0,2 щетина
## 6 5,4 3,91,7 0,4 сетоза
## # ... со 144 дополнительными строками

Извлечь значения столбца в виде вектора

 my_data %>% pull(Species)

 ## [1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [7] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [13] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [19] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [25] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [31] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [37] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [43] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
## [49] setosa setosa versicolor versicolor versicolor
## [55] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [61] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [67] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [73] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [79] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [85] Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный Разноцветный
## [91] разноцветный лишай, разноцветный лишай, разноцветный лишай, разноцветный лишай
## [97] разноцветный лишай разноцветный лишай виргинский виргинский
## [103] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [109] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [115] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [121] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [127] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [133] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [139] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## [145] virginica virginica virginica virginica virginica virginica
## Уровни: setosa versicolor virginica

Извлечь столбцы в виде таблицы данных

Выбрать столбец по позиции

Выбрать столбцы с 1 по 3:

 my_data %>% select(1:3)

Выбрать столбцы 1 и 3, но не 2:

 my_data %>% select(1, 3)

Выбрать столбцы по именам

Выберите столбцы по именам: Sepal. Length и Petal.Length

 my_data %>% select(Sepal.Length, Petal.Length)

 ## # Таблица: 150 x 2
## Чашелистик.Длина Лепесток.Длина
##  
## 1 5,1 1,4
## 2 4,9 1,4
## 3 4,7 1,3
## 4 4,6 1,5
## 5 5 1,4
## 6 5,4 1,7
## # ... еще 144 строки

Выбрать все столбцы от Sepal.Length до Petal.Length

 my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length)

 ## # Таблица: 150 x 3
## Чашелистик.Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина
##   
## 1 5,1 3,5 1,4
## 2 4,9 3 1,4
## 3 4,7 3,2 1,3
## 4 4,6 3,1 1,5
## 5 5 3,6 1,4
## 6 5,4 3,91,7
## # ... с еще 144 строками

Есть несколько специальных функций, которые можно использовать внутри select(): начинает_с (), заканчивается_с (), содержит (), соответствует (), one_of (), и т.д.

 # Выбрать столбец, имя которого начинается с "Лепесток"
my_data %>% select(starts_with("Лепесток"))

# Выберите столбец, имя которого заканчивается на "Ширина"
my_data %>% select(ends_with("Ширина"))

# Выберите столбцы, имена которых содержат "etal"
my_data %>% select(содержит("etal"))
  
# Выберите столбцы, имя которых соответствует регулярному выражению
my_data %>% select(matches(". t."))

# выбирает переменные, предоставленные в векторе символов.
my_data %>% select(one_of(c("Чашелистик.Длина", "Лепесток.Длина")))

Выбор столбца на основе условия

К столбцам можно применить функцию. Выбираются столбцы, для которых функция возвращает TRUE.

Выбрать только числовые столбцы:

 my_data %>% select_if(is.numeric)

 ## # Таблица: 150 x 4
## Чашелистик.Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина Лепесток.Ширина
##    
## 1 5,1 3,5 1,4 0,2
## 2 4,93 1,4 0,2
## 3 4,7 3,2 1,3 0,2
## 4 4,6 3,1 1,5 0,2
## 5 5 3,6 1,4 0,2
## 6 5,4 3,9 1,7 0,4
## # ... еще 144 строки

Удалить столбцы

Обратите внимание: чтобы удалить столбец из фрейма данных, добавьте к его имени минус - перед его именем.

Удаление столбцов Sepal.Length и Petal.Length:

 my_data %>% select(-Sepal.Length, -Petal.Length)

Удаление всех столбцов из Sepal.Length в Petal.Length:

 my_data %>% select(-(Sepal. Length:Petal.Length) )

 ## # Буквы: 150 x 2
## Вид лепестка.Ширина
##  
## 1 0,2 сетоса
## 2 0,2 сетоса
## 3 0,2 сетоса
## 4 0,2 сетоса
## 5 0,2 сетоса
## 6 0,4 сетоса
## # ... еще 144 строки

Удаление всех столбцов, имя которых начинается с «Лепесток»:

 my_data %>% select(-starts_with («Лепесток»))

 ## # Таблица: 150 x 3
## Sepal.Length Виды Sepal.Width
##   
## 1 5,1 3,5 сетоза
## 2 4,9 3 сетоса
## 3 4,7 3,2 сетоза
## 4 4,6 3,1 щетинковидная
## 5 5 3,6 сетоза
## 6 5,4 3,9сетоза
## # ... с еще 144 строками

Обратите внимание, что если вы хотите удалить столбцы по положению, используйте следующий синтаксис.

 # Удаление столбца 1
my_data %>% выбрать (-1)

# Удалить столбцы с 1 по 3
my_data %>% выбрать (- (1: 3))

# Удалить столбцы 1 и 3, но не 2
my_data %>% select(-1, -3)

Сводка

В этом руководстве мы опишем, как выбирать столбцы по позициям и именам. Кроме того, мы представляем, как удалить столбцы из фрейма данных.

(Следующий урок) Подмножество строк кадра данных в R

Назад к работе с данными в R

Учитель

Альбукадель Кассамбара

Роль: Основатель Datanovia

Веб-сайт: https://www.datanovia.com/en
Опыт: >10 лет
Специалист в области биоинформатики и биологии рака

Подробнее

python — выбор нескольких столбцов в кадре данных Pandas

Задавать вопрос

Спросил 10 лет, 3 месяца назад

Изменено сегодня

Просмотрено 3,5 м раз

Как выбрать столбцы a и b из df и сохранить их в новом кадре данных df1 ?

 индекс а б в
1 2 3 4
2 3 4 5

Неудачная попытка:

 df1 = df['a':'b']
df1 = df. ix[:, 'а':'б']

питон
панды
кадр данных
выберите

Имена столбцов (которые являются строками) не могут быть нарезаны так, как вы пытались.

Здесь у вас есть несколько вариантов. Если вы знаете из контекста, какие переменные вы хотите вырезать, вы можете просто вернуть представление только этих столбцов, передав список в синтаксис __getitem__ ([]).

 df1 = df[['a', 'b']]

В качестве альтернативы, если важно индексировать их численно, а не по имени (скажем, ваш код должен делать это автоматически, не зная имен первых двух столбцов), вы можете сделать это вместо этого:

 df1 = df.iloc[: , 0:2] # Помните, что Python не выполняет срезы, включая конечный индекс.

Кроме того, вы должны ознакомиться с идеей представления объекта Pandas по сравнению с копией этого объекта. Первый из вышеперечисленных методов вернет новую копию в памяти нужного подобъекта (нужных слайсов).

Однако иногда в Pandas существуют соглашения об индексации, которые этого не делают и вместо этого дают вам новую переменную, которая просто ссылается на тот же фрагмент памяти, что и подобъект или срез в исходном объекте. Это произойдет со вторым способом индексации, поэтому вы можете изменить его с помощью .copy() метод для получения обычной копии. Когда это происходит, изменение того, что вы считаете нарезанным объектом, иногда может изменить исходный объект. Всегда хорошо быть начеку для этого.

 df1 = df.iloc[0, 0:2].copy() # Чтобы избежать случая, когда изменение df1 также меняет df

Чтобы использовать iloc , вам необходимо знать позиции столбцов (или индексы). Поскольку позиции столбцов могут меняться, вместо индексов жесткого кодирования вы можете использовать iloc вместе с get_loc функция столбцов метод объекта dataframe для получения индексов столбцов.

 {df.columns. get_loc(c): c для idx, c в enumerate(df.columns)}

Теперь вы можете использовать этот словарь для доступа к столбцам через имена и использование iloc .

Начиная с версии 0.11.0, столбцы могут быть нарезаны на способом, который вы пытались использовать с индексатором .loc :

 df.loc[:, 'C':'E']

получает те же столбцы, что и

 df[['C', 'D', 'E']] # Обратите внимание, это делает копию.

или

 df.loc[:, ['C', 'D', 'E']] # Это не делает копию (лучше).

и возвращает столбцы с C по E .

Демонстрация на случайно сгенерированном DataFrame:

 import pandas as pd
импортировать numpy как np
np.random.seed (5)
df = pd.DataFrame (np.random.randint (100, размер = (100, 6)),
                  столбцы = список ('ABCDEF'),
                  index=['R{}'.format(i) для i в диапазоне(100)])
дф. голова()
Вне:
     А Б В Г Д Е
R0 99 78 61 16 73 8
Р1 62 27 30 80 7 76
Р2 15 53 80 27 44 77
Р3 75 65 47 30 84 86
R4 18 9 41 62 1 82

Чтобы получить столбцы от C до E (обратите внимание, что в отличие от целочисленного среза, E включается в столбцы):

 df.loc[:, 'C':'E']
Вне:
      С Г Д
R0 61 16 73
Р1 30 80 7
Р2 80 27 44
Р3 47 30 84
Р4 41 62 1
Р5 5 58 0
...

То же самое работает для выбора строк на основе меток. Получить ряды R6 до R10 из этих столбцов:

 df.loc['R6':'R10', 'C':'E']
Вне:
      С Г Д
Р6 51 27 31
Р7 83 19 18
Р8 11 67 65
Р9 78 27 29
Р10 7 16 94

.loc также принимает логический массив, поэтому вы можете выбрать столбцы, соответствующие записи в массиве равны True . Например, df.columns.isin(list('BCD')) возвращает array([False, True, True, True, False, False], dtype=bool) — True, если имя столбца находится в список ['B', 'C', 'D'] ; Ложь, иначе.

 df.loc[:, df.columns.isin(список('BCD'))]
Вне:
      Б В Г
R0 78 61 16
Р1 27 30 80
Р2 53 80 27
Р3 65 47 30
Р4 9 41 62
Р5 78 5 58
...

Предположим, что ваши имена столбцов ( df.columns ) равны ['index','a','b','c'] , тогда нужные вам данные находятся в третий и четвертый столбцы. Если вы не знаете их имен при запуске скрипта, вы можете сделать это

 newdf = df[df.columns[2:4]] # Помните, Python имеет нулевое смещение! «Третья» запись находится во втором слоте.

Как указывает EMS в своем ответе, df.ix нарезает столбцы немного более лаконично, но интерфейс нарезки .columns может быть более естественным, поскольку он использует ванильный синтаксис индексации/нарезки одномерного списка Python.

Предупреждение : 'index' — это плохое имя для столбца DataFrame . Эта же метка также используется для реального атрибута df. index , массива Index . Таким образом, ваш столбец возвращается на df['index'] и реальный индекс DataFrame возвращается df.index . Индекс — это особый вид Series , оптимизированный для поиска значений его элементов. Для df.index это поиск строк по их метке. Этот атрибут df.columns также является массивом pd.Index для поиска столбцов по их меткам.

В последней версии Pandas есть простой способ сделать именно это. Имена столбцов (строки) можно нарезать как угодно.

 столбца = ['b', 'c']
df1 = pd.DataFrame (df, столбцы = столбцы)

 В [39]: df
Вышли[39]:
   индекс а б в
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
В [40]: df1 = df[['b', 'c']]
В [41]: df1
Вышел[41]:
   до н.э
0 3 4
1 4 5

с Pandas,

с именами столбцов

 dataframe[['column1','column2']]

для выбора по iloc и определенным столбцам с порядковым номером:

 dataframe. iloc[:,[1,2]]

с именами столбцов loc можно использовать как

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

Вы можете использовать метод pandas.DataFrame.filter для фильтрации или изменения порядка столбцов следующим образом:

 df1 = df.filter(['a', 'b'])

Это также очень полезно при цепочке методов.

Вы можете указать список столбцов, которые нужно удалить, и вернуть обратно DataFrame только с нужными столбцами, используя 9Функция 0005 drop() в Pandas DataFrame.

Просто говорю

 colsToDrop = ['a']
df.drop (colsToDrop, ось = 1)

вернет DataFrame только со столбцами b и c .

Метод drop задокументирован здесь.

Я нашел этот метод очень полезным:

 # iloc[нарезка строк, нарезка столбцов]
обзоры_df.iloc [0:3, 1:4]

Более подробную информацию можно найти здесь.

Начиная с 0.21.0, использование .loc или [] со списком с одной или несколькими отсутствующими метками устарело в пользу .reindex . Итак, ответ на ваш вопрос:

 df1 = df.reindex(columns=['b','c'])

В предыдущих версиях использование .loc[list-of-labels] работало до тех пор, пока был найден хотя бы один из ключей (в противном случае возникало бы KeyError ). Это поведение устарело и теперь показывает предупреждающее сообщение. Рекомендуемая альтернатива - использовать .переиндекс() .

Дополнительные сведения см. в разделе Индексирование и выбор данных.

Вы можете использовать Pandas.

Я создаю DataFrame:

 импортировать pandas как pd
df = pd.DataFrame([[1, 2,5], [5,4, 5], [7,7, 8], [7,6,9]],
                  index=['Джейн', 'Питер','Алекс','Энн'],
                  столбцы = ['Тест_1', 'Тест_2', 'Тест_3'])

DataFrame:

 Test_1 Test_2 Test_3
Джейн 1 2 5
Питер 5 4 5
Алекс 7 7 8
Энн 7 6 9

Чтобы выбрать один или несколько столбцов по имени:

 df[['Test_1', 'Test_3']]
       Тест_1 Тест_3
Джейн 1 5
Питер 5 5
Алекс 7 8
Энн 7 9

Вы также можете использовать:

 df. Test_2

И вы получаете столбец Test_2 :

 Джейн 2
Петр 4
Алекс 7
Энн 6

Вы также можете выбрать столбцы и строки из этих строк, используя .loc() . Это называется "нарезка" . Обратите внимание, что я беру из столбца Test_1 в Test_3 :

 df.loc[:, 'Test_1':'Test_3']

"Срез" это:

 Test_1 Test_2 Test_3
Джейн 1 2 5
Питер 5 4 5
Алекс 7 7 8
Энн 7 6 9

И если вы просто хотите Peter и Ann из столбцов Test_1 и Test_3 :

 df.loc[['Peter', 'Ann'], ['Test_1', 'Test_3']

Вы получаете:

 Test_1 Test_3
Питер 5 5
Энн 7 9

Если вы хотите получить один элемент по индексу строки и имени столбца, вы можете сделать это так же, как df['b'][0] . Это так просто, как вы можете себе представить.

Или вы можете использовать df. ix[0,'b'] - смешанное использование индекса и метки.

Примечание: Начиная с v0.20, ix устарел в пользу loc / iloc .

 df[['a', 'b']] # Выделить все строки столбцов 'a' и 'b'
df.loc[0:10, ['a', 'b']] # Индекс от 0 до 10 выбирает столбцы 'a' и 'b'
df.loc[0:10, 'a':'b'] # Индекс от 0 до 10 выбирает столбец от 'a' до 'b'
df.iloc[0:10, 3:5] # Индекс от 0 до 10 и столбец от 3 до 5
df.iloc[3, 3:5] # Индекс 3 столбца с 3 по 5

Попробуйте использовать pandas.DataFrame.get (см. документацию):

 import pandas as pd
импортировать numpy как np
даты = pd.date_range('20200102', периоды=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df.get(['А', 'С'])

Один другой и простой подход: повторение строк

Использование итераций

 df1 = pd.DataFrame() # Создание пустого фрейма данных
 для индекса i в df. iterrows():
    df1.loc[индекс, 'A'] = df.loc[индекс, 'A']
    df1.loc[индекс, 'B'] = df.loc[индекс, 'B']
    df1.head()

Различные подходы, обсуждавшиеся в предыдущих ответах, основаны на предположении, что либо пользователь знает индексы столбцов для удаления или подмножества, либо пользователь хочет подмножить кадр данных, используя диапазон столбцов (например, между «C»: « Е').

pandas.DataFrame.drop() , безусловно, является возможностью для подмножества данных на основе списка столбцов, определенных пользователем (хотя вы должны быть осторожны, чтобы всегда использовать копию фрейма данных и ).0043 inplace параметры не должны быть установлены на True !!)

Другим вариантом является использование pandas.columns.difference() , который устанавливает разницу в именах столбцов и возвращает тип индекса массива, содержащий желаемый столбцы. Ниже приведено решение:

 df = pd. DataFrame([[2,3,4], [3,4,5]], columns=['a','b','c'], index=[ 1,2])
columns_for_differencing = ['a']
df1 = df.copy()[df.columns.difference(columns_for_differencing)]
печать (df1)

Результат будет:

 б в
1 3 4
2 4 5

Вы также можете использовать df.pop():

 >>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird', 389.0),
... («попугай», «птица», 24,0),
... («лев», «млекопитающее», 80,5),
... («обезьяна», «млекопитающее», np.nan)],
... столбцы=('имя', 'класс', 'max_speed'))
>>> дф
     имя класса max_speed
0 сокол птица 389.0
1 попугай 24,0
2 льва млекопитающее 80,5
3 обезьяна млекопитающее
>>> df.pop('класс')
0 птица
1 птица
2 млекопитающих
3 млекопитающее
Имя: класс, dtype: объект
>>> дф
     имя макс_скорость
0 сокол 389.0
1 попугай 24,0
2 лев 80,5
3 обезьяны NaN

Пожалуйста, используйте df.pop(c) .

Я видел несколько ответов на этот счет, но один остался для меня непонятным. Как бы вы выбрали интересующие столбцы?

Ответ на этот вопрос заключается в том, что если вы собрали их в список, вы можете просто ссылаться на столбцы, используя список.

Пример

 print(extracted_features.shape)
печать (извлеченные_функции)
(63,)
['f000004' 'f000005' 'f000006' 'f000014' 'f000039''f000040' 'f000043'
 'f000047' 'f000048' 'f000049' 'f000050' 'f000051' 'f000052' 'f000053'
 'f000054' 'f000055' 'f000056' 'f000057' 'f000058' 'f000059' 'f000060'
 'f000061' 'f000062' 'f000063' 'f000064' 'f000065' 'f000066' 'f000067'
 'f000068' 'f000069' 'f000070' 'f000071' 'f000072' 'f000073' 'f000074'
 'f000075' 'f000076' 'f000077' 'f000078' 'f000079' 'f000080' 'f000081'
 'f000082' 'f000083' 'f000084' 'f000085' 'f000086' 'f000087' 'f000088'
 'f000089' 'f000090' 'f000091' 'f000092' 'f000093' 'f000094 ''ф000095'
 'f000096' 'f000097' 'f000098' 'f000099' 'f000100' 'f000101' 'f000103']

У меня есть следующий список/массив NumPy extracted_features , указывающий 63 столбца. Исходный набор данных имеет 103 столбца, и я хотел бы извлечь именно их, тогда я бы использовал набор данных

[extracted_features]

И вы получите это

Это то, что вы будете использовать довольно часто в машинном обучении (точнее, при выборе функций). Я хотел бы обсудить и другие способы, но я думаю, что это уже было рассмотрено другими пользователями Stack Overflower.

Чтобы исключить некоторые столбцы, вы можете удалить их в индексе столбцов. Например:

 А Б В Г
0 1 10 100 1000
1 2 20 200 2000

Выберите все, кроме двух:

 df[df.columns.drop(['B', 'D'])]

Выход:

 А С
0 1 100
1 2 200

Вы также можете использовать метод truncate для выбора средних столбцов:

 df.truncate(before='B', after='C', axis=1)

Вывод:

 Б С
0 10 100
1 20 200

Чтобы выбрать несколько столбцов, извлеките их и просмотрите после этого: df — ранее названный фрейм данных.

Как правильно выбрать колонки для караоке?

Подключение к домашнему кинотеатру с объемным звуком.

Портативные Bluetooth-колонки.

Подключение звука напрямую в телевизор.

Правильные колонки для караоке.

Также читайте:

Как выбрать колонки? | RD Electronics

Выбираем колонки для музыки

Мощность

Номинальное сопротивление

Диапазон воспроизводимых частот

Количество полос

Выбираем колонки для домашнего кинотеатра

Фронтальная акустика

Акустика объёмного звучания

Громкоговоритель центрального канала

Сабвуфер

Выбираем сабвуфер

Несколько слов о комплектах

Итоги

Как выбрать колонки для компьютера или ноутбука

Предназначение колонок

Важные технические параметры

Дополнительные важные характеристики акустики для компьютера и ноутбука

Особенности выбора портативных колонок

Популярные производители

Подведём итоги

Как выбрать портативную колонку — сравнение умных колонок

Что такое умная колонка?

Какую умную колонку лучше выбрать?

Беспроводные Bluetooth-колонки

Как выбрать портативную Bluetooth-акустику?

Емкость батареи

Защита от влаги и пыли

Вес и размер

Наличие подсветки

Прочность и надежность

Качество и громкость звука

Возможность мультиподключения

Какую колонку лучше выбрать?

Как выбрать колонки для домашней стереосистемы — Обзоры и статьи

Напольная или полочная акустика?

Активные или пассивные колонки?

Две или три полосы?

Фазоинвертор или закрытый корпус?

Смотрим на цифры

Внешний вид и отделка

Как выбрать колонки для ноутбука

Колонки для ноутбука: какой выбрать материал корпуса?

Колонки для ноутбука: какие купить по мощности

Какие колонки для ноутбука лучше? Производители

Как выбрать подмножество DataFrame? — документация pandas 1.5.0

Как выбрать определенные столбцы из

Как отфильтровать определенные строки из

Как выбрать определенные строки и столбцы из

ПОМНИТЕ

Как создавать графики в пандах? — документация панд 1.5.0

ПОМНИТЕ

Как выбрать подмножество DataFrame? — панды 1.6.0.dev0+226.gc68d053364 документация

Как выбрать определенные столбцы из

Как отфильтровать определенные строки из

Как выбрать определенные строки и столбцы из

ПОМНИТЕ

интересных способов выбрать столбцы Pandas DataFrame | Кейси Уортон

Пример данных

Выбор столбцов на основе их имени

Выбор подмножества столбцов, найденных в списке

Выбор подмножества столбцов на основе различия столбцов

Выбор подмножества столбцов, которых нет в списке

Выбор столбцов на основе их типа данных

Выбор столбцов на основе их имени столбца, содержащего подстановочный знак строки

Выбор столбцов на основе того, как начинается их имя столбца

Выбор столбцов на основе того, как заканчивается их имя столбца

Выбор столбцов, если все строки соответствуют условию

Выбор столбцов, если какая-либо строка столбца соответствует условию

Выбор столбцов, если среднее значение строк в столбце соответствует условию

Ссылки

GitHub — caseywhorton/medium-blog-code

Внесите свой вклад в разработку caseywhorton/medium-blog-code, создав учетную запись на GitHub.

re — Операции с регулярными выражениями — документация Python 3.9.4