Как развить внутреннего панду? 🐼🧠

  
  import pandas as pd

  # Создаем первый DataFrame
  df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

  # Создаем второй DataFrame
  df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': ['x', 'y', 'z']})

  # Выполняем внутреннее объединение по столбцу 'A'
  result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

  print(result)
  
  

Как работает внутренняя структура Pandas

Pandas - это мощная библиотека Python для анализа данных. Внутренняя структура Pandas основана на двух основных классах - Series и DataFrame. В этой статье мы рассмотрим, как эти классы устроены и как они взаимодействуют друг с другом.

Класс Series

Класс Series является одной из основных структур данных в Pandas. Он представляет собой одномерный массив с метками, который может содержать данные различных типов, таких как числа, строки, даты и т. д. Каждый элемент в Series имеет свой уникальный индекс, который можно использовать для доступа к элементам.

Внутри класса Series данные хранятся в двух основных объектах - массиве значений (values) и массиве индексов (index). Массив значений содержит фактические данные, а массив индексов содержит метки, с помощью которых можно ссылаться на элементы.

Когда мы создаем объект Series, мы можем передать ему список значений и список индексов. Например, давайте создадим Series, содержащий три элемента: "яблоко", "банан" и "апельсин":

import pandas as pd

fruits = pd.Series(["яблоко", "банан", "апельсин"])
print(fruits)

Этот код создаст следующий вывод:

0 яблоко 1 банан 2 апельсин dtype: object

Здесь мы видим, что значения хранятся в массиве значений, а индексы - в массиве индексов. Каждое значение связано с соответствующим индексом. Кроме того, тип данных этого объекта Series задан как "object", так как мы передали строковые значения.

Класс DataFrame

Класс DataFrame представляет собой двумерную структуру данных, которая состоит из ряда объектов Series. Он может быть представлен в виде таблицы, с каждым столбцом, представляющим объект Series, и каждой строкой, представляющей набор данных для определенного индекса.

При создании объекта DataFrame мы можем передать ему словарь, где ключи будут названиями столбцов, а значениями будут списки или массивы данных для каждого столбца. Например, рассмотрим следующий пример:

data = {"имя": ["Алексей", "Мария", "Иван"],
        "возраст": [25, 30, 28],
        "город": ["Москва", "Санкт-Петербург", "Новосибирск"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Этот код создаст следующий вывод:

    имя  возраст           город
0  Алексей      25          Москва
1    Мария      30  Санкт-Петербург
2     Иван      28     Новосибирск

Здесь каждый столбец представлен объектом Series, а каждая строка соответствует набору данных для определенного индекса. Мы также можем видеть, что DataFrame предоставляет удобные метки столбцов и индексов для доступа к данным.

Взаимодействие между Series и DataFrame

Классы Series и DataFrame очень тесно связаны друг с другом и предоставляют множество методов и атрибутов для работы с данными. Например, мы можем выбирать столбцы или строки DataFrame, используя метки индекса или названия столбцов, а затем применять функции и методы Series к выбранным данным.

Давайте рассмотрим небольшой пример. Пусть у нас есть следующий DataFrame:

data = {"имя": ["Алексей", "Мария", "Иван"],
        "возраст": [25, 30, 28],
        "город": ["Москва", "Санкт-Петербург", "Новосибирск"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Мы можем выбрать столбец "имя" и применить к нему метод Series, например, преобразовать значения в верхний регистр:

names = df["имя"].str.upper()
print(names)

Этот код создаст следующий вывод:

0    АЛЕКСЕЙ
1      МАРИЯ
2       ИВАН
Name: имя, dtype: object

Таким образом, мы видим, что мы можем использовать методы и функции Series для работы с отдельными столбцами DataFrame.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели внутреннюю структуру Pandas и обсудили классы Series и DataFrame. Мы узнали, что Series - это одномерная структура данных с метками и что DataFrame - это двумерная структура данных со столбцами и строками. Мы также обсудили взаимодействие между Series и DataFrame и как можно применять методы и функции Series к данным DataFrame.

Pandas - мощный инструмент для анализа данных, который позволяет удобно работать с различными типами данных и осуществлять сложные манипуляции с данными. Учебники и документация Pandas могут быть полезны, если вы хотите изучить его более подробно.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять внутреннюю структуру Pandas и то, как использовать классы Series и DataFrame для анализа данных. Удачи в работе с Pandas!