10,1 тыс подписчиков
⚡️ 7 основных способов для управления столбцами в Pandas
Когда дело доходит до анализа данных, Pandas является наиболее используемой библиотекой Python для обработки и подготовки данных для дальнейшего анализа и машинного обучения.
• Реальность такова, что Pandas — действительно гибкая библиотека, и её можно использовать даже для преобразования форматов файлов.
1️⃣ Создание столбеца Pandas как Pandas Series
# Create a Pandas series
series = pd.Series([6, 12, 18, 24])
# Print Pandas series
print(series)
>>>
0 6
1 12
2 18
3 24
dtype: int64
2️⃣ Создание столбца Pandas как фрейма данных Pandas
import pandas as pd
# Create a Pandas column as a Pandas data frame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
# Print Pandas data frame
print(df)
>>>
A
0 1
1 2
2 3
3 4
3️⃣ Создание столбеца Pandas как фрейм данных Pandas, используя NumPy.
import numpy as np
import pandas as pd
# Create a NumPy array
values = np.array([5, 10, 15, 20])
# Transform array into Pandas data frame
df = pd.DataFrame(values)
# Print data frame
print(df)
>>>
0
0 5
1 10
2 15
3 20
Около минуты
10 июля 2023
424 читали