Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

0%

1. Перші Кроки

У цьому розділі ми розглянемо основи серій даних (Series) і фреймів даних (DataFrame). Ви також дізнаєтеся про відмінності між цими двома типами структур.

Що таке Pandas?

DataFrame

Челендж 1

Челендж 2

Додавання Нового Стовпця 1/2

Додавання Нового Стовпця 2/2

Видалення Рядка/Стовпчика

Робота зі Стовпцями

Функція iloc() 1/2

Функція iloc() 2/2

2. Робота з Файлами

Дані можна отримати у різних форматах, таких як CSV, JSON, SQL, HTML та інші. З Pandas ви не обмежені одним форматом — ви можете працювати з даними в різних типах файлів. У цьому розділі ми конкретно зосередимося на форматах CSV і TXT.

Челендж 1

Челендж 2

3. Аналіз Даних

Тут ви дізнаєтеся, як обробляти сирі дані, видаляючи зайву інформацію та виправляючи нульові значення в наборі даних.

Перегляд Даних

Челендж 1

Челендж 2

Інформація про DataFrame 1/2

Інформація про DataFrame 2/2

Пошук Відсутніх Значень

Видалення Відсутніх Значень

Заповнення Відсутніх Значень

Опис Даних

Max() та Min()

Sum() та Count()

Унікальні Значення

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки

Що таке Pandas?Series Челендж DataFrame Челендж 1 Челендж 2 Додавання Нового Стовпця 1/2 Додавання Нового Стовпця 2/2 Видалення Рядка/Стовпчика Челендж Робота зі Стовпцями Челендж Функція iloc() 1/2 Функція iloc() 2/2

2. Робота з Файлами

Файли CSV Файли TXT Челендж 1 Челендж 2

3. Аналіз Даних

Перегляд Даних Челендж 1 Челендж 2 Інформація про DataFrame 1/2 Інформація про DataFrame 2/2 Пошук Відсутніх Значень Челендж Видалення Відсутніх Значень Заповнення Відсутніх Значень Челендж Опис Даних Max() та Min()Челендж Sum() та Count()Унікальні Значення

DataFrame

Series — це найпростіша структура даних в pandas. Тепер давайте розглянемо більш складну структуру даних: DataFrame. Це двовимірний об'єкт, який використовується набагато частіше.

To create a DataFrame object, you'll need to use a dictionary in conjunction with the .DataFrame() constructor.


              123456
            
import pandas as pd
dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 
          'age' : [35, 12, 24, 45]}

data_frame = pd.DataFrame(dataset)
print(data_frame)

Note

If you want to explicitly indicate that the variable represents a DataFrame, you can include df in the variable name, as shown in this example (people_df).

Завдання

Swipe to show code editor

Create an animals DataFrame using the animals_data dictionary.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4

toggle bottom row

DataFrame

Series — це найпростіша структура даних в pandas. Тепер давайте розглянемо більш складну структуру даних: DataFrame. Це двовимірний об'єкт, який використовується набагато частіше.

To create a DataFrame object, you'll need to use a dictionary in conjunction with the .DataFrame() constructor.


              123456
            
import pandas as pd
dataset = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 
          'age' : [35, 12, 24, 45]}

data_frame = pd.DataFrame(dataset)
print(data_frame)

Note

If you want to explicitly indicate that the variable represents a DataFrame, you can include df in the variable name, as shown in this example (people_df).

Завдання

Swipe to show code editor

Create an animals DataFrame using the animals_data dictionary.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

some-alt