Зміст курсу
Перші Кроки в Pandas
Перші Кроки в Pandas
Інформація про DataFrame 1/2
У pandas є зручний метод під назвою info()
, який надає базову інформацію про набір даних. Давайте розглянемо, як використовувати цей метод.
import pandas as pd #It's a dataframe frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv') info = frame.info() print(info)
Цей метод відображає кількість рядків та стовпців у датафреймі, а також назву кожного стовпця та тип даних. Наприклад, наш датафрейм містить 20 рядків та 5 стовпців.
Щоб визначити розмір нашого датафрейму, можна використовувати функцію len()
, як показано у наведеному нижче прикладі.
Завдання
У нас є DataFrame під назвою data_frame
. Вам треба отримати більш детальну інформацію про цей набір даних, таку як типи даних, які він містить, відсутні значення (та їх кількість) та використану пам'ять.
Дякуємо за ваш відгук!
Інформація про DataFrame 1/2
У pandas є зручний метод під назвою info()
, який надає базову інформацію про набір даних. Давайте розглянемо, як використовувати цей метод.
import pandas as pd #It's a dataframe frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv') info = frame.info() print(info)
Цей метод відображає кількість рядків та стовпців у датафреймі, а також назву кожного стовпця та тип даних. Наприклад, наш датафрейм містить 20 рядків та 5 стовпців.
Щоб визначити розмір нашого датафрейму, можна використовувати функцію len()
, як показано у наведеному нижче прикладі.
Завдання
У нас є DataFrame під назвою data_frame
. Вам треба отримати більш детальну інформацію про цей набір даних, таку як типи даних, які він містить, відсутні значення (та їх кількість) та використану пам'ять.
Дякуємо за ваш відгук!
Інформація про DataFrame 1/2
У pandas є зручний метод під назвою info()
, який надає базову інформацію про набір даних. Давайте розглянемо, як використовувати цей метод.
import pandas as pd #It's a dataframe frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv') info = frame.info() print(info)
Цей метод відображає кількість рядків та стовпців у датафреймі, а також назву кожного стовпця та тип даних. Наприклад, наш датафрейм містить 20 рядків та 5 стовпців.
Щоб визначити розмір нашого датафрейму, можна використовувати функцію len()
, як показано у наведеному нижче прикладі.
Завдання
У нас є DataFrame під назвою data_frame
. Вам треба отримати більш детальну інформацію про цей набір даних, таку як типи даних, які він містить, відсутні значення (та їх кількість) та використану пам'ять.
Дякуємо за ваш відгук!
У pandas є зручний метод під назвою info()
, який надає базову інформацію про набір даних. Давайте розглянемо, як використовувати цей метод.
import pandas as pd #It's a dataframe frame = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv') info = frame.info() print(info)
Цей метод відображає кількість рядків та стовпців у датафреймі, а також назву кожного стовпця та тип даних. Наприклад, наш датафрейм містить 20 рядків та 5 стовпців.
Щоб визначити розмір нашого датафрейму, можна використовувати функцію len()
, як показано у наведеному нижче прикладі.
Завдання
У нас є DataFrame під назвою data_frame
. Вам треба отримати більш детальну інформацію про цей набір даних, таку як типи даних, які він містить, відсутні значення (та їх кількість) та використану пам'ять.