DATAFRAME В МАССИВ PYTHON
DataFrame - это структура данных, которая является частью библиотеки Pandas в Python. DataFrame представляет собой двумерный массив, где данные хранятся в формате таблицы с рядами и колонками.
В Python DataFrame можно создать из различных источников данных, таких как CSV-файлы, базы данных, JSON-файлы и т.д. Для создания DataFrame в Pandas используется функция read_csv().
Пример создания DataFrame из CSV-файла:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_name.csv')
print(df)
В данном примере создаётся DataFrame из CSV-файла с использованием функции read_csv(). Затем функция print выводит DataFrame в консоль.
Для доступа к элементам DataFrame можно использовать различные механизмы индексации, например, можно использовать индексацию по колонкам:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Alex', 'Sarah'], 'age': [25, 30, 28]})
print(df['name'])
В данном примере создаётся DataFrame из словаря с двумя ключами: "name" и "age". Затем выводится столбец "name" с помощью индексации по колонкам.
Python Pandas Tutorial 5: Handle Missing Data: fillna, dropna, interpolate
Much Better Web Scraping with Pandas - Automatically Extract All Table Elements From a Web Page!
Python Pandas Tutorial 3: Different Ways Of Creating DataFrame
How to Convert a Pandas Dataframe to a Numpy Array
Python Pandas Tutorial (Part 4): Filtering - Using Conditionals to Filter Rows and Columns
How to Reshape Dataframes - Pivot, Stack, Melt and More
Python Pandas Tutorial 2: Dataframe Basics
Python Pandas Tutorial (Part 6): Add/Remove Rows and Columns From DataFrames
How to combine DataFrames in Pandas - Merge, Join, Concat, \u0026 Append
Новые материалы: