В науката за данни две често използвани структури от данни в библиотеката на Pandas са Series и DataFrames.

  • Поредици:
    Поредицата е едномерен етикетиран масив, който може да съдържа всеки тип данни, като цели числа, низове, плаващи числа и обекти. Подобно е на колона в електронна таблица или SQL таблица.

Тук данните могат да бъдат от всеки тип данни, а индексът е списък с етикети за данните. Ако индексът не е посочен, тогава ще се използват целочислените етикети по подразбиране.

Например:

import pandas as pd
s = pd.Series([3, 6, 9, 12, 15])
print(s)

#output
0     3
1     6
2     9
3    12
4    15
dtype: int64
  • DataFrames:
    DataFrames са двуизмерни етикетирани масиви, които могат да съдържат данни от различни типове данни в колони. Подобно е на електронна таблица или SQL таблица. Синтаксисът за създаване на DataFrame е както следва:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

Тук данните могат да бъдат речник, списък със списъци, numpy ndarray или друга DataFrame. Параметърът columns не е задължителен и може да се използва за указване на етикетите на колоните. Ако колоните не са зададени, тогава ще се използват целочислените етикети по подразбиране.

Например:

import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Lisa'], 'age': [25, 30, 35, 40], 'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

#output
    name  age gender
0   John   25      M
1   Mary   30      F
2  Peter   35      M
3   Lisa   40      F

Благодаря, че прегледахте блога ми, въпреки че беше малък, но по-важно нещо, което трябва да знаете, преди да проучим рамката на pandas.

Очаквайте следващия блог за различни функции на pandas, използвани в ежедневните дейности от учените по данни.

Благодаря ти!!