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

Sum() та Count()

pandas пропонує метод count(), який рахує всі ненульові клітинки (ні None, ні NaN) для кожного стовпця.

Щоб знайти кількість ненульових значень у конкретному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:

pandas також надає метод sum(). Цей метод обчислює суму значень для кожного стовпця, але він працює лише з числовими або булевими стовпцями.

Оскільки метод isna() повертає булевий DataFrame, ви можете використовувати наступний синтаксис для обчислення кількості відсутніх значень для кожного зі стовпців:

Щоб знайти суму значень у певному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:

Завдання

Swipe to start coding

Дано DataFrame audi_cars:

Визначте кількість ненульових клітинок у кожному стовпці.
Обчисліть загальну ціну (використовуючи стовпець price) для всіх автомобілів у DataFrame.
Визначте кількість відсутніх значень у кожному стовпці.

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 14

toggle bottom row

Sum() та Count()

pandas пропонує метод count(), який рахує всі ненульові клітинки (ні None, ні NaN) для кожного стовпця.

Щоб знайти кількість ненульових значень у конкретному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:

pandas також надає метод sum(). Цей метод обчислює суму значень для кожного стовпця, але він працює лише з числовими або булевими стовпцями.

Оскільки метод isna() повертає булевий DataFrame, ви можете використовувати наступний синтаксис для обчислення кількості відсутніх значень для кожного зі стовпців:

Щоб знайти суму значень у певному стовпці, використовуйте наступний синтаксис:

Завдання

Swipe to start coding

Дано DataFrame audi_cars:

Визначте кількість ненульових клітинок у кожному стовпці.
Обчисліть загальну ціну (використовуючи стовпець price) для всіх автомобілів у DataFrame.
Визначте кількість відсутніх значень у кожному стовпці.

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 14

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

some-alt