📊 Как сделать таблицу pandas: простые и понятные инструкции 🐼

Чтобы создать таблицу в pandas, вы можете использовать функцию pd.DataFrame(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создание таблицы с помощью словаря
data = {'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 30, 28],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

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

Как сделать таблицу pandas

В данной статье мы рассмотрим, как создать таблицу с использованием библиотеки Pandas. Pandas предоставляет мощные инструменты для анализа и обработки данных, и создание таблицы с помощью него - это простая и эффективная задача.

Для начала нам потребуется установить библиотеку Pandas, если она еще не установлена. Можно установить ее с помощью менеджера пакетов pip:

pip install pandas

После успешной установки Pandas мы можем импортировать его в нашу программу:

import pandas as pd

Теперь, когда у нас есть Pandas, мы можем создать таблицу. Существует несколько способов создания таблицы в Pandas, но мы рассмотрим самый простой и распространенный способ - создание таблицы из списка.

Для создания таблицы из списка нам потребуется список данных и список заголовков столбцов. Ниже приведен пример создания таблицы из списка с данными о фруктах:

data = [['Яблоко', 3], ['Груша', 4], ['Банан', 2]]
headers = ['Фрукт', 'Количество']

df = pd.DataFrame(data, columns=headers)

В этом примере мы создали список данных с фруктами и их количеством, а также список заголовков столбцов. Затем мы использовали функцию pd.DataFrame() для создания таблицы.

Теперь, когда у нас есть таблица, мы можем выполнять различные операции с ней. Например, мы можем отображать содержимое таблицы, фильтровать данные, выполнять вычисления и многое другое. Вот несколько примеров:

Отображение таблицы

Чтобы отобразить таблицу, просто напечатайте ее имя:

print(df)

Результат будет выглядеть примерно так:

   Фрукт  Количество
0  Яблоко          3
1  Груша           4
2  Банан           2

Фильтрация данных

Чтобы отфильтровать таблицу по определенным условиям, вы можете использовать логические операции и условия:

filtered_df = df[df['Количество'] > 3]
print(filtered_df)

В этом примере мы фильтруем таблицу и отображаем только строки, где значение в столбце "Количество" больше 3. Результат будет выглядеть так:

   Фрукт  Количество
1  Груша           4

Вычисления

С Pandas вы можете выполнять различные вычисления над данными таблицы. Например, вы можете найти среднее значение количества фруктов:

mean_quantity = df['Количество'].mean()
print(mean_quantity)

Результат будет представлять собой среднее значение количества фруктов в таблице.

Это всего лишь небольшой обзор возможностей Pandas при создании и работе с таблицами. Библиотека Pandas предоставляет множество других функций и методов для анализа данных, так что не стесняйтесь исследовать ее документацию для получения дополнительной информации и примеров использования.