Strutture dati in Pandas

Lezione 2 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.

Pandas utilizza due tipi di strutture dati: serie e dataframe.

Una serie in Pandas è come un array unidimensionale che contiene dati di qualsiasi tipo. Per esempio, una serie potrebbe essere un elenco di numeri interi [4, 3, 8, 5].
Un dataframe è una struttura dati bidimensionale, come una tabella con righe e colonne. Immagina un foglio di calcolo o una tabella SQL. Per esempio, un DataFrame potrebbe essere una raccolta di serie (colonne) come nome, età e altezza.

Acquisire familiarità con Series e DataFrame ti aiuterà a ottenere il massimo da Pandas.

Per creare una serie, usa quanto segue:

import pandas as pd
temp = pd.Series([1, 2, ,3])

Ogni colonna in un dataframe è un oggetto serie.

Per convertire un dizionario in un dataframe, deve essere nel formato corretto:

data = [{"col1": 22000,'col2': 1500.0},
        {"col1": 25000,'col2': 3000.0},
        {"col1": 23000,'col2': 2500.0}]
df = pd.DataFrame(data)

Esistono anche altri formati validi.

Sfida

Facile

Crea una funzione chiamata dataframe_creator che riceva dei dati, crei un dataframe a partire dai dati e infine stampi il dataframe.

Per stampare un dataframe, scrivi: print(df).

Provalo tu

import pandas as pd
def dataframe_creator(data):
    # Scrivi il codice qui

Tutte le lezioni di Analisi dei dati con Pandas

1Introduzione

4Analisi dei dati con Pandas

2Lavorare con il DataFrame

5Sfide

3Manipolazione dei dati con Pandas