Какие типы переменных появляются в коде, где используется pandas?

В коде, где используется библиотека Pandas, могут появляться различные типы переменных в зависимости от контекста. Но основными типами переменных, с которыми вы можете столкнуться, являются:

• DataFrames (таблицы данных): это основной объект в Pandas, который представляет собой двухмерную структуру данных, состоящую из строк и столбцов. Он представляет собой таблицу, где каждый столбец может иметь различные типы данных (например, числа, строки, даты).
• Series (ряды данных): это одномерная структура данных, которая представляет собой отдельный столбец или ряд в DataFrame. Она также может содержать различные типы данных.

Вот пример использования Pandas, где мы создаем DataFrame и Series:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Анна', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 29, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем Series
names = pd.Series(['Алексей', 'Анна', 'Иван'])

# Выводим DataFrame и Series на экран
print('DataFrame:')
print(df)
print('\nSeries:')
print(names)
    

Когда мы используем библиотеку Pandas в нашем коде, появляются различные типы переменных для работы с данными. Пандас предоставляет удобные инструменты для обработки и анализа данных, и ее основными структурами данных являются DataFrame и Series.

Тип переменной DataFrame

DataFrame - это таблица с данными, которая содержит строки и столбцы. Она представляет собой двумерную структуру данных, где каждый столбец представляет собой отдельную переменную, а каждая строка представляет собой наблюдение или запись. В DataFrame можно хранить различные типы данных, включая числа, строки, временные метки и т.д.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Зарплата': [50000, 60000, 70000]})

print(df)

Тип переменной Series

Series - это одномерная структура данных, которая представляет собой столбец или одну переменную из DataFrame. Она содержит данные только одного типа и представлена в виде массива значений со связанными метками индекса для каждого элемента. Series могут содержать числа, строки, временные метки и другие типы данных.

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

print(s)

Определение типов переменных в Pandas

Чтобы узнать тип переменной в Pandas, мы можем использовать атрибуты dtypes или type(). Атрибут dtypes возвращает типы данных всех столбцов в DataFrame, а функция type() возвращает тип переменной Series.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Зарплата': [50000, 60000, 70000]})

print(df.dtypes)

s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

print(type(s))

Вывод

При использовании библиотеки Pandas в коде появляются различные типы переменных. DataFrame представляет собой таблицу с данными, в то время как Series - это одномерная структура данных, представляющая столбец или переменную из DataFrame. Мы можем использовать атрибуты dtypes и функцию type() для определения типа переменной в Pandas.