Перші Кроки з Pandas

Зміст курсу

Перші Кроки з Pandas

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

Унікальні Значення

Дані часто дублюються в DataFrame. Наприклад, у DataFrame countries стовпець 'continent' має повторювані записи. Існує метод, який отримує масив унікальних значень з певного стовпця DataFrame.


              1234567
            
import pandas as pd 

country_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(country_data)
print(countries)

Тепер застосуємо метод unique() до стовпців 'continent' та 'country':


              12345678910
            
import pandas as pd

country_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(country_data)
unique_countries = countries['country'].unique()
unique_continents = countries['continent'].unique()
print(unique_countries)
print(unique_continents)

Щоб підрахувати кількість унікальних значень у певному стовпці, ви можете використовувати метод nunique():


              1234567
            
import pandas as pd

country_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(country_data)
print(countries['continent'].nunique())

Завдання

Swipe to start coding

Дано DataFrame audi_cars:

Визначте всі унікальні значення в стовпцях 'year' та 'fueltype'.
Визначте кількість унікальних типів пального.

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 3. Розділ 15

toggle bottom row

Унікальні Значення

Дані часто дублюються в DataFrame. Наприклад, у DataFrame countries стовпець 'continent' має повторювані записи. Існує метод, який отримує масив унікальних значень з певного стовпця DataFrame.


              1234567
            
import pandas as pd 

country_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(country_data)
print(countries)

Тепер застосуємо метод unique() до стовпців 'continent' та 'country':


              12345678910
            
import pandas as pd

country_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(country_data)
unique_countries = countries['country'].unique()
unique_continents = countries['continent'].unique()
print(unique_countries)
print(unique_continents)

Щоб підрахувати кількість унікальних значень у певному стовпці, ви можете використовувати метод nunique():


              1234567
            
import pandas as pd

country_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(country_data)
print(countries['continent'].nunique())

Завдання

Swipe to start coding

Дано DataFrame audi_cars:

Визначте всі унікальні значення в стовпцях 'year' та 'fueltype'.
Визначте кількість унікальних типів пального.

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 3. Розділ 15

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

some-alt