🖼️ Как создать frame pandas: простые шаги для создания фрейма данных в pandas

Как создать frame pandas

Для создания DataFrame в библиотеке pandas можно использовать различные методы, вот несколько примеров:

1. Создание пустого DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

2. Создание DataFrame из списка:

import pandas as pd

data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

3. Создание DataFrame из словаря:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

4. Создание DataFrame из файла CSV:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

В зависимости от исходных данных и требований, вы можете выбрать подходящий метод для создания DataFrame. Удачи в работе с pandas!

Как создать фрейм данных (DataFrame) с использованием библиотеки Pandas?

import pandas as pd

# Создание фрейма данных из словаря
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Поздравляю! Теперь у вас есть фрейм данных (DataFrame) в Pandas.

Давайте разберемся, что происходит в приведенном выше коде. В первой строке мы импортируем библиотеку Pandas и называем ее сокращенно как "pd".

Затем мы создаем словарь с данными, которые хотим поместить в фрейм данных. У нас есть столбцы "Имя", "Возраст" и "Город", и соответствующие значения для каждого столбца.

Затем мы используем функцию DataFrame() из библиотеки Pandas, чтобы создать фрейм данных. Мы передаем словарь с данными в качестве аргумента. Фрейм данных будет содержать столбцы, которые соответствуют ключам словаря, и строки, которые соответствуют значениям словаря.

Наконец, мы выводим фрейм данных с помощью функции print(), чтобы увидеть результат.

Если вы запустите этот код, вы увидите следующий результат:

     Имя Возраст             Город
0   Анна     25           Москва
1 Борис     30 Санкт-Петербург
2  Катя     35    Екатеринбург

Каждый столбец фрейма данных отображается соответствующим шапкой, а каждая строка содержит данные для каждого столбца.

Вы можете добавить дополнительные строки и столбцы в свой фрейм данных, а также выполнять различные операции, например, фильтровать данные, выполнять вычисления и многое другое. Библиотека Pandas предоставляет обширный набор инструментов для работы с данными в фреймах данных.

Надеюсь, этот простой пример помог вам понять, как создать фрейм данных (DataFrame) с использованием библиотеки Pandas. Удачи ваших исследованиях!