Как устроен датафрейм в pandas: структура и особенности

Структура датафрейма в библиотеке Pandas представляет собой двумерную таблицу, состоящую из рядов и столбцов. Ряды соответствуют записям данных, а столбцы представляют собой различные признаки или переменные.

Каждый столбец в датафрейме имеет свое название, которое можно использовать для доступа к данным в этом столбце. Все столбцы в датафрейме должны иметь одинаковую длину, чтобы таблица была корректно сформирована.

Вот пример создания датафрейма в Pandas с помощью списков:

import pandas as pd

data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Кэрол'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Киев']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Результат:

     Имя  Возраст              Город
0  Алиса       25            Москва
1    Боб       30  Санкт-Петербург
2  Кэрол       35              Киев

В этом примере каждый ключ словаря `data` представляет собой название столбца, а список значений - данные в столбце. В результате создается датафрейм с тремя столбцами: "Имя", "Возраст" и "Город".

Какая структура у датафрейма в pandas?

Для начала, давайте понимать, что такое датафрейм. Датафрейм - это основная структура данных в библиотеке pandas для анализа данных в Python. Он представляет собой двумерную таблицу, состоящую из рядов и столбцов, где каждый ряд содержит информацию по определенному наблюдению или событию, а каждый столбец представляет собой характеристику данных.

Давайте рассмотрим основные характеристики структуры датафрейма в pandas:

• 1. Индекс

  Каждый датафрейм имеет индекс, который представляет собой уникальные метки для каждой строки датафрейма. Индекс позволяет быстро и удобно обратиться к определенной строке или группе строк в датафрейме. По умолчанию, индексом является набор целых чисел от 0 до N-1, где N - количество строк в датафрейме.

  import pandas as pd
  
  data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Sam'],
          'Age': [25, 28, 32],
          'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
  
  df = pd.DataFrame(data)
  print(df)

  Output:

  Name  Age      City
  0  John   25  New York
  1  Emma   28    London
  2   Sam   32     Paris

• 2. Столбцы

  Каждый столбец датафрейма представляет собой серию данных, то есть одну характеристику или переменную. Столбцы могут содержать данные разных типов, таких как числа, строки, логические значения и т.д. В pandas, столбцы могут быть именованы, что облегчает доступ к ним и манипуляции данными.

• 3. Значения

  Значения в датафрейме представляют собой фактические данные, содержащиеся в каждой ячейке датафрейма. Они могут быть числами, строками, логическими значениями или любыми другими типами данных, которые поддерживаются pandas. Каждое значение имеет свои координаты - индекс (строка) и название столбца.

Приведенный код создает датафрейм, состоящий из трех строк и трех столбцов - "Name", "Age" и "City". Каждый столбец содержит серию данных одного типа. Первый столбец содержит имена, второй столбец - возраст, третий столбец - город.

При работе с датафреймом, вы можете выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, выбор столбцов и строк, применение функций к данным и многое другое. Датафрейм в pandas предоставляет множество методов и атрибутов для удобной работы с данными и решения разнообразных задач анализа данных.

В итоге, структура датафрейма в pandas - это таблица, состоящая из рядов, столбцов и значений. Индекс предоставляет уникальные метки для каждой строки, а столбцы представляют собой серии данных разных типов. Значения представляют данные, содержащиеся в каждой ячейке датафрейма.