Вы здесь

Как работать с данными в формате DataFrame в Pandas?

Нейро

Ответ создан на основе результатов поиска

Некоторые операции для работы с данными в формате DataFrame в Pandas:

Просмотр данных 1. Команда
```
df.head(n)
```
позволяет просмотреть первые n строк DataFrame 1. По умолчанию n равно 5, но можно указать любое число для просмотра 1.
```
df.tail(n)
```
показывает последние n строк 1.
Выбор данных 1. Выбор столбца по имени:
```
df['Column_Name']
```
возвращает Series, содержащий данные указанного столбца 1. Выбор нескольких столбцов:
```
df[['Column_Name1', 'Column_Name2']]
```
вернёт новый DataFrame только с указанными столбцами 1. Выбор строки по индексу:
```
df.iloc[index]
```
используется для получения строки по числовому индексу 1. Например,
```
df.iloc[0]
```
вернёт первую строку DataFrame как Series 1. Выбор по метке:
```
df.loc[label]
```
позволяет выбрать строку по метке индекса 1.
Фильтрация 12. Например,
```
df[df['Age'] > 25]
```
вернёт новый DataFrame, содержащий только те строки, где значение в столбце Age больше 25 1. Можно комбинировать условия, используя операторы & (и) и | (или) 1.
Группировка и агрегация 1. Метод
```
df.groupby('Column_Name')
```
используется для группировки данных по одному или нескольким столбцам 1. Например,
```
df.groupby('City').mean()
```
вычислит средние значения для каждой группы 1.
Сохранение данных 1. Метод
```
df.to_csv('filename.csv')
```
сохраняет DataFrame в файл формата CSV 1. Можно указать дополнительные параметры, например index=False, чтобы не включать индекс в файл 1.

Это лишь некоторые примеры, и в библиотеке Pandas есть множество других функций для подготовки и обработки данных 4.

На основе 10 источников:

Оценить ответ

10 источников

Получите больше информации