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)

>>>

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 5

1 10

2 15

3 20

➡️ Читать продолжение

@machinelearning

Около минуты

10 июля 2023

424 читали