3-40 ДНЕЙ С ВАШЕЙ ЛЮБИМОЙ PYTHON-БИБЛИОТЕКОЙ: PANDAS - РУКОВОДСТВО ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ

3-40 ДНЕЙ С ВАШЕЙ ЛЮБИМОЙ PYTHON-БИБЛИОТЕКОЙ: PANDAS

PANDAS - это библиотека, которая предоставляет конструкции данных и операции для работы с структурированными данными. Она используется в таких областях, как анализ данных, машинное обучение и обработка данных. В этой серии статей мы подробно рассмотрим Pandas, включая ее структуры данных, операции, методы и практические примеры.

День 1: Введение в Pandas

• Что такое Pandas?
  • Библиотека для работы со структурированными данными в Python
• Структуры данных Pandas:
  • Pandas DataFrame: двумерная структура данных, аналогичная таблице
  • Pandas Series: одномерный массив меченных данных
• Установка Pandas:
  • pip install pandas

День 2: Создание и инициализация DataFrame

• Создание DataFrame из словаря:
  • {column_name1: [values1], column_name2: [values2], ...}
• Создание DataFrame из списка словарей:
  • [{'column_name1': value1, 'column_name2': value2, ...}, ...]
• Создание DataFrame из DataFrame:
  • new_df = existing_df.copy()

День 3: Типы данных столбцов DataFrame

• Получение типов данных столбцов:
  • df.dtypes
• Изменение типов данных столбцов:
  • df[column_name].astype(new_dtype)

День 4: Доступ к элементам DataFrame

• Доступ к элементу по индексу:
  • df.loc[row_index, column_name]
• Доступ к строке по индексу:
  • df.iloc[row_index]
• Доступ к столбцу по имени:
  • df[column_name]

День 5: Добавление и удаление столбцов и строк

• Добавление столбца:
  • df[new_column_name] = new_values
• Удаление столбца:
  • df.drop(column_name, axis=1, inplace=True)
• Добавление строки:
  • df.loc[new_index] = new_values
• Удаление строки:
  • df.drop(row_index, inplace=True)

День 6: Слияние и объединение DataFrame

• Слияние DataFrame по столбцу:
  • merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
• Объединение DataFrame по строкам:
  • concat_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

День 7: Сортировка и фильтрация DataFrame

• Сортировка DataFrame:
  • sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
• Фильтрация DataFrame:
  • filtered_df = df[(df['column_name'] > value) & (df['column_name2'] < value2)]

День 8: Агрегатные функции для DataFrame

• Агрегатные функции:
  • mean(), sum(), max(), min(), std()
• Применении агрегатных функций:
  • df.groupby('column_name').agg({'column_name2': 'max'})

День 9: Работа с индексами DataFrame

• Получение индексов DataFrame:
  • df.index
• Установка индексов DataFrame:
  • df.set_index('column_name')

День 10: Обработка пропущенных значений в DataFrame

• Проверка на наличие пропущенных значений:
  • df.isnull()
• Заполнение пропущенных значений нулями:
  • df.fillna(0)
• Заполнение пропущенных значений средним значением:
  • df.fillna(df.mean())

И так далее...

Продолжайте следить за нашей серией, чтобы узнать больше о Pandas и о том, как эффективно ее использовать.