DataFrames verstehen
Lektion 4 von 19 im Kurs Pandas Analytics von Coddy.
DataFrames bilden das Herzstück der Pandas-Bibliothek. Ein DataFrame ist eine zweidimensionale, beschriftete Datenstruktur mit Spalten, die unterschiedliche Typen haben können, einschließlich Integer, Float, Object und mehr.
Im Wesentlichen ist ein DataFrame wie eine Datentabelle. Man kann es sich wie eine Tabellenkalkulation oder eine SQL-Tabelle vorstellen. Zeilen entsprechen einzelnen Eingabeinstanzen (Beobachtungen), während Spalten die Features der Daten darstellen. Mit DataFrames können wir Daten manipulieren, analysieren, gruppieren und vorverarbeiten.
Wenn wir mit einem neuen DataFrame arbeiten, müssen wir verstehen, was die Spalten sind, welche Datentypen sie haben, wie viele Zeilen er hat, welche Art von Daten er speichert und so weiter. Hier sind einige Funktionen, die schnelle Einblicke in die Daten geben:
- head(n): Zeigt die ersten
nZeilen - head(): Zeigt die ersten 5 Zeilen
- describe(): Liefert deskriptive Statistiken wie Mittelwert (mean), Maximum (max), Minimum (min) usw.
- info(): Gibt eine Zusammenfassung aller Features (Spalten).
shape:die Form des DataFrames (wie viele Zeilen und wie viele Spalten). Dies ist eine Eigenschaft (property) und keine Methode.- tail(n): Zeigt die letzten
nZeilen - tail(): Zeigt die letzten 5 Zeilen
Aufgabe
EinfachIn dieser Challenge hast du eine CSV-Datei namens brands.csv.
Bevor du etwas unternimmst, verwende .read_csv(), um die Datei in einen Dataframe umzuwandeln.
Erstelle eine Funktion namens information, die einen String akzeptiert, der einen der folgenden Werte enthalten kann:
- "head"
- "describe"
- "info"
- "shape"
- "tail"
Die Funktion gibt die entsprechende Ausgabe des Dataframes aus.
Probier es selbst
import pandas as pd
def information(action):
df = pd.read_csv("brands.csv")
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2Arbeiten mit dem DataFrame
DataFrames verstehenDatenzugriffDatenbereinigung - Fehlende DatenDatenbereinigung - Weitere Tools3Datenmanipulation mit Pandas
Ergebnis zurückgebenDaten filternHinzufügen & LöschenDaten ändernStrings modifizierenEigene Anpassungen