Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Робота зі Стовпцями | Перші Кроки
Перші Кроки в Pandas
course content

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки
2. Робота з Файлами
3. Аналіз Даних

Робота зі Стовпцями

Працюючи з DataFrame, можна отримати доступ до кожного стовпця окремо. Ось синтаксис для цього:

Щоб уточнити цей синтаксис:

  • Спочатку напишіть назву DataFrame, з яким ви працюєте.
  • Далі в квадратних дужках ставимо назву стовпця, до якого хочемо отримати доступ. Не забувайте ставити назву стовпця в лапках.

Давайте розглянемо приклад.

12345678
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

Виконуючи цей код, ми побачимо лише стовпець із столицями, а не весь DataFrame.

Ви також можете отримати доступ до кількох стовпців наступним чином:

Порівняно з доступом до одного стовпця, тут є лише одна різниця. Цього разу вам потрібно поставити список назв стовпців у додатковий набір квадратних дужок — це означає, що ви використовуєте подвійні квадратні дужки. Подивіться на приклад нижче.

1234567
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

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

Все було зрозуміло?

Секція 1. Розділ 11
toggle bottom row

Робота зі Стовпцями

Працюючи з DataFrame, можна отримати доступ до кожного стовпця окремо. Ось синтаксис для цього:

Щоб уточнити цей синтаксис:

  • Спочатку напишіть назву DataFrame, з яким ви працюєте.
  • Далі в квадратних дужках ставимо назву стовпця, до якого хочемо отримати доступ. Не забувайте ставити назву стовпця в лапках.

Давайте розглянемо приклад.

12345678
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

Виконуючи цей код, ми побачимо лише стовпець із столицями, а не весь DataFrame.

Ви також можете отримати доступ до кількох стовпців наступним чином:

Порівняно з доступом до одного стовпця, тут є лише одна різниця. Цього разу вам потрібно поставити список назв стовпців у додатковий набір квадратних дужок — це означає, що ви використовуєте подвійні квадратні дужки. Подивіться на приклад нижче.

1234567
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

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

Все було зрозуміло?

Секція 1. Розділ 11
toggle bottom row

Робота зі Стовпцями

Працюючи з DataFrame, можна отримати доступ до кожного стовпця окремо. Ось синтаксис для цього:

Щоб уточнити цей синтаксис:

  • Спочатку напишіть назву DataFrame, з яким ви працюєте.
  • Далі в квадратних дужках ставимо назву стовпця, до якого хочемо отримати доступ. Не забувайте ставити назву стовпця в лапках.

Давайте розглянемо приклад.

12345678
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

Виконуючи цей код, ми побачимо лише стовпець із столицями, а не весь DataFrame.

Ви також можете отримати доступ до кількох стовпців наступним чином:

Порівняно з доступом до одного стовпця, тут є лише одна різниця. Цього разу вам потрібно поставити список назв стовпців у додатковий набір квадратних дужок — це означає, що ви використовуєте подвійні квадратні дужки. Подивіться на приклад нижче.

1234567
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

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

Все було зрозуміло?

Працюючи з DataFrame, можна отримати доступ до кожного стовпця окремо. Ось синтаксис для цього:

Щоб уточнити цей синтаксис:

  • Спочатку напишіть назву DataFrame, з яким ви працюєте.
  • Далі в квадратних дужках ставимо назву стовпця, до якого хочемо отримати доступ. Не забувайте ставити назву стовпця в лапках.

Давайте розглянемо приклад.

12345678
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) capitals = countries['capital'] print(capitals)
copy

Виконуючи цей код, ми побачимо лише стовпець із столицями, а не весь DataFrame.

Ви також можете отримати доступ до кількох стовпців наступним чином:

Порівняно з доступом до одного стовпця, тут є лише одна різниця. Цього разу вам потрібно поставити список назв стовпців у додатковий набір квадратних дужок — це означає, що ви використовуєте подвійні квадратні дужки. Подивіться на приклад нижче.

1234567
import pandas as pd dataset = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(dataset) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy

Завдання

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars. Спробуйте!

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 1. Розділ 11
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt