Зміст курсу

Перші Кроки з Pandas

1. Перші Кроки

Що Таке Pandas? Серії Виклик: Створення Серії DataFrame Вікторина: Створення Серії Вікторина: Створення DataFrame Додавання Нового Стовпця Вставка Нового Стовпця Видалення Рядка/Стовпця Вікторина: Відповідність Функцій Робота зі Стовпцями Вікторина: Вилучення Стовпців Основи iloc Виклик: Використання iloc

2. Читання Файлів у Pandas

Файли CSV TXT Files Вікторина: Робота з Файлами Вікторина: Доступ до Стовпців

3. Аналіз Даних

Перегляд Даних Вікторина: Використання Head Вікторина: Head, Tail, і Sample Дослідження Набору Даних Імена Стовпців та Типи Даних Пошук Нульових Значень Вікторина: Визначення Null Значень Виклик: Видалення Null Значень Виклик: Заповнення Нульових Значень Вікторина: Null Значення Опис Даних Max() та Min()Вікторина: Статистичні Операції Sum() та Count()Унікальні Значення

Файли CSV

Оскільки pandas є основною бібліотекою для аналізу та обробки даних, однією з її ключових функцій є здатність читати та записувати різні типи файлів, включаючи CSV файли.

CSV (Comma-Separated Values) файл - це текстовий файл, що використовується для зберігання табличних даних, де кожен рядок представляє запис, а стовпці розділені комами.

CSV файл може містити такі дані:

Числа: цілі або десяткові значення (наприклад, 42, 3.14);
Текст: рядки або категорійні дані (наприклад, John, Active);
Дати/Час: часові мітки (наприклад, 2023-12-30);
Булеві значення: логічні значення (True, False).

Кожен рядок повинен мати однакову кількість стовпців, а перший рядок часто містить заголовки стовпців.

Функції, такі як read_csv() та to_csv(), дуже корисні для роботи з CSV даними.

Основний синтаксис read_csv() та ключові параметри наступні:

python

filepath_or_buffer: шлях до CSV файлу (рядок або URL);
sep: роздільник (за замовчуванням кома ,);
header: номер рядка для використання як заголовки стовпців (за замовчуванням перший рядок);
names: список імен стовпців для використання;
usecols: стовпці для читання (підмножина стовпців).


              12345
            
# Loading the CSV into a `DataFrame`
import pandas as pd

salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv')
print(salary_data)

Примітка

Переконайтеся, що посилання на набір даних обгорнуте в лапки.

Основний синтаксис to_csv() та ключові параметри наступні:

python

path_or_buf: шлях до файлу або об'єкт, куди слід записати CSV;
sep: роздільник для розділення значень (за замовчуванням кома ,);
columns: підмножина стовпців для запису (за замовчуванням всі стовпці);
header: чи включати назви стовпців як заголовок (за замовчуванням True);
index: чи записувати індекси рядків у файл (за замовчуванням True).


              1234567
            
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)

countries.to_csv('countries.csv')
print('Done')

Завдання

Swipe to start coding

Прочитайте CSV файл у DataFrame.
Відобразьте вміст на вашому екрані.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1