Pandas Erste Schritte

Kursinhalt

Pandas Erste Schritte

Pandas Erste Schritte

1. Die Alleresten Schritte

Was Ist Pandas?Serien Herausforderung: Erstellen Einer Series Datenrahmen Quiz: Erstellen Einer Series Quiz: Erstellen eines DataFrames Hinzufügen Einer Neuen Spalte Einfügen Einer Neuen Spalte Löschen Einer Zeile/Spalte Quiz: Zuordnung der Funktionen Arbeiten Mit Spalten Quiz: Extrahieren von Columns Iloc-Grundlagen Herausforderung: Verwendung von iloc

2. Dateien in Pandas Lesen

CSV-Dateien TXT-Dateien Quiz: Arbeiten Mit Dateien Quiz: Zugriff auf die Spalten

3. Daten Analysieren

Daten Anzeigen Quiz: Verwendung von Head Quiz: Kopf, Ende und Sample Erkunden des Datensatzes Spaltennamen und Datentypen Nullwerte Finden Quiz: Nullwerte Identifizieren Herausforderung: Nullwerte Entfernen Herausforderung: Nullwerte Füllen Quiz: Nullwerte Beschreibung Der Daten Max() und Min()Quiz: Statistische Operationen Sum() und Count()Eindeutige Werte

Iloc-Grundlagen

Sie können auch auf Zeilen in einem DataFrame über ihren Index zugreifen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun:

.iloc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihren numerischen Index zuzugreifen, beginnend bei 0;
.loc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihr String-Label zuzugreifen.

In diesem Kurs werden wir uns ausschließlich auf die Verwendung des .iloc Attributs konzentrieren.


              12345
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Der DataFrame hat die folgende Struktur:

Sie können die erste Spalte bemerken, die als Zeilenindex dient. Wir werden diese Indizes verwenden, um auf bestimmte Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die Syntax dieses Attributs ist wie folgt:


python

Wir können dieses Attribut anwenden, um auf die dritte und siebte Zeile unseres DataFrames zuzugreifen:


              12345678
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}

countries = pd.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the third and seventh rows
print(countries.iloc[2])
print(countries.iloc[6])

Nach dem Ausführen des obigen Codes erhalten Sie Zeilen, die den in der unten stehenden Abbildung angegebenen Indizes entsprechen:

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 13

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2. Dateien in Pandas Lesen

CSV-Dateien TXT-Dateien Quiz: Arbeiten Mit Dateien Quiz: Zugriff auf die Spalten

3. Daten Analysieren

Daten Anzeigen Quiz: Verwendung von Head Quiz: Kopf, Ende und Sample Erkunden des Datensatzes Spaltennamen und Datentypen Nullwerte Finden Quiz: Nullwerte Identifizieren Herausforderung: Nullwerte Entfernen Herausforderung: Nullwerte Füllen Quiz: Nullwerte Beschreibung Der Daten Max() und Min()Quiz: Statistische Operationen Sum() und Count()Eindeutige Werte

Iloc-Grundlagen

Sie können auch auf Zeilen in einem DataFrame über ihren Index zugreifen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun:

.iloc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihren numerischen Index zuzugreifen, beginnend bei 0;
.loc - wird verwendet, um auf Zeilen über ihr String-Label zuzugreifen.

In diesem Kurs werden wir uns ausschließlich auf die Verwendung des .iloc Attributs konzentrieren.


              12345
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Der DataFrame hat die folgende Struktur:

Sie können die erste Spalte bemerken, die als Zeilenindex dient. Wir werden diese Indizes verwenden, um auf bestimmte Zeilen im DataFrame zuzugreifen. Die Syntax dieses Attributs ist wie folgt:


python

Wir können dieses Attribut anwenden, um auf die dritte und siebte Zeile unseres DataFrames zuzugreifen:


              12345678
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}

countries = pd.DataFrame(countries_data)
# Accessing to the third and seventh rows
print(countries.iloc[2])
print(countries.iloc[6])

Nach dem Ausführen des obigen Codes erhalten Sie Zeilen, die den in der unten stehenden Abbildung angegebenen Indizes entsprechen:

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Abschnitt 1. Kapitel 13

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