Dataframe

Pour récapituler, une Series est une structure de données unidimensionnelle, similaire à une liste ou une colonne dans une feuille de calcul. Elle contient des données du même type, chaque élément étant étiqueté par un index.

En revanche, un DataFrame est une structure bidimensionnelle polyvalente dans Pandas, similaire à une table ou une feuille de calcul, avec des lignes et des colonnes. Il peut contenir des données de types différents, chaque colonne fonctionnant comme une Series. Comme une feuille de calcul, un DataFrame inclut à la fois un index et des étiquettes de colonnes, ce qui le rend idéal pour gérer de grands ensembles de données structurées.

Pour créer un objet DataFrame, vous devrez utiliser un dictionary en conjonction avec le constructeur .DataFrame().


              123456
            
import pandas as pd
people_data = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 
          'age' : [35, 12, 24, 45]}

people_df = pd.DataFrame(people_data)
print(people_df)

Remarque

Si vous souhaitez indiquer explicitement que la variable représente un DataFrame, vous pouvez inclure df dans le nom de la variable, comme montré dans cet exemple (people_df).

Tâche

Swipe to start coding

Créez un DataFrame animals en utilisant le dictionnaire animals_data.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 4

Dataframe

Pour créer un objet DataFrame, vous devrez utiliser un dictionary en conjonction avec le constructeur .DataFrame().


              123456
            
import pandas as pd
people_data = {'name' : ['Ann', 'Alex', 'Kevin', 'Kate'], 
          'age' : [35, 12, 24, 45]}

people_df = pd.DataFrame(people_data)
print(people_df)

Remarque

Si vous souhaitez indiquer explicitement que la variable représente un DataFrame, vous pouvez inclure df dans le nom de la variable, comme montré dans cet exemple (people_df).

Tâche

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