Якщо у нас є DataFrame під назвою 'products' з чотирма стовпцями: 'id', 'name', 'type' та 'price', як нам правильно витягнути стовпці 'name' і 'price'?

Pandas — це надзвичайно зручна бібліотека для аналізу даних. Вона також розроблена для роботи з великими наборами даних, використовуючи структури даних, такі як DataFrame і Series. Це робить її незамінним інструментом для науки про дані. У цьому посібнику ви познайомитеся з рядом статистичних функцій, зокрема як знаходити кореляції, моди, медіани, а також максимальні та мінімальні значення в наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти відсутні значення та маніпулювати даними, а також як їх видалити.

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

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.

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

Перші Кроки в Pandas

Челендж