היכרות עם DataFrame
שיעור 4 מתוך 19 בקורס ניתוח נתונים עם Pandas של Coddy.
DataFrames מהווים את לבה של ספריית Pandas. DataFrame הוא מבנה נתונים דו־ממדי עם תוויות, שהעמודות בו יכולות להיות מסוגים שונים, כולל מספר שלם, מספר ממשי, אובייקט ועוד.
בעיקרו של דבר, DataFrame הוא כמו טבלת נתונים. אפשר לדמיין אותו כגיליון אלקטרוני או כטבלת SQL. שורות מתאימות למופעי קלט בודדים (תצפיות), ואילו העמודות מייצגות את המאפיינים של הנתונים. באמצעות dataframes, אפשר לשנות, לנתח, לקבץ ולעבד נתונים מראש.
כשעובדים עם dataframe חדש, צריך להבין מהן העמודות, מהם טיפוסי הנתונים שלהן, כמה שורות יש בו, איזה סוג נתונים הוא מאחסן וכן הלאה. הנה כמה פונקציות שמספקות תובנות מהירות על הנתונים:
- head(n): מציגה את
nהשורות הראשונות - head(): מציגה את 5 השורות הראשונות
- describe(): מספקת סטטיסטיקות תיאוריות כגון ממוצע, ערך מרבי, ערך מזערי וכן הלאה.
- info(): מספקת סיכום של כל המאפיינים (העמודות).
shape:הצורה של ה־dataframe (מספר השורות ומספר העמודות). זוהי תכונה ולא מתודה.- tail(n): מציגה את
nהשורות האחרונות - tail(): מציגה את 5 השורות הראשונות
אתגר
קלבאתגר הזה, יש לך קובץ CSV שנקרא brands.csv.
לפני שתעשה משהו, השתמש ב-.read_csv() כדי להפוך את הקובץ ל-DataFrame.
צור פונקציה בשם information שמקבלת מחרוזת שיכולה להכיל אחד מהערכים הבאים:
- "head"
- "describe"
- "info"
- "shape"
- "tail"
הפונקציה תדפיס את הפלט המתאים של ה-DataFrame.
נסו בעצמכם
import pandas as pd
def information(action):
df = pd.read_csv("brands.csv")
# כתבו כאן קודכל השיעורים ביחידה ניתוח נתונים עם Pandas
2עבודה עם DataFrame
היכרות עם DataFrameגישה לנתוניםניקוי נתונים - נתונים חסריםניקוי נתונים - כלים נוספים3מניפולציה של נתונים עם Pandas
החזרת התוצאה המבוקשתסינון נתוניםהוספה ומחיקהשינוי נתוניםשינוי מחרוזותשינויים מותאמים אישיתתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין