Dataframe - это двумерная структура данных, в которой данные представлены в табличном виде. В dataframe наборы данных упорядочены по строкам и столбцам. Мы можем хранить любое количество наборов данных в dataframe. И можем выполнять операции над этими наборами данных, такие как: арифметические операции, выбор столбцов / строк, добавление столбцов / строк и т.д. Это кажется хорошее графическое объяснение структуры Dataframe в Python (двухмерной таблицы) 👍 Чтобы создать dataframe на Python, вы можете...

Постройка таблиц осуществляется через библиотеку pandas. Синтаксис есть в документации, но рассмотрим отдельный пример на этой странице: #Импорт библиотеки pandas с именем pd import pandas as pd # info_dt - переменная # pd.DataFrame - библиотека.ФреймДаных # Предметы - Заголовок столбца # Ромашка, Яблоко.. - Список столбца info_dt = pd.DataFrame( { "Предметы": ["Ромашка", "Яблоко", "Телефон", "Лампочка", "Часы"], } ) # Вывод таблицы на экран info_dt Подробности на картинке: Результат один столбец: Синтаксис Следующий столбец "ассоциации"...

Источник: Nuances of Programming Благодаря своему продвинутому и гибкому функционалу, библиотека Pandas стала незаменимым инструментом для дата-сайентистов и дата-аналитиков. Согласно PyPI, Pandas скачивают более 3 миллионов раз ежедневно. Конечно, подобная статистика не дает точного представления о количестве пользователей. Тем не менее она подчеркивает популярность библиотеки. Хотя многие уже ознакомились с ее основными возможностями, есть еще много скрытых, о которых вы, вероятно, не знаете. Рассмотрим 6 интересных подходов в Pandas, которые помогут повысить эффективность анализа данных...