Pandas DataFrame’lar
DataFrame nima?
Pandas DataFrame — 2 o‘lchamli massivga yoki qatorlar va ustunlardan iborat jadvalga o‘xshash 2 o‘lchamli ma’lumotlar tuzilmasi.
Misol
Oddiy Pandas DataFrame yarating:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Natija
calories duration 0 420 50 1 380 40 2 390 45
Qatorni topish
Yuqoridagi natijadan ko‘rinib turibdiki, DataFrame qatorlar va ustunlardan iborat jadvalga o‘xshaydi.
Pandas bir yoki bir nechta ko‘rsatilgan qatorni qaytarish uchun loc atributidan foydalanadi
Misol
0-qatorni qaytaring:
#refer to the row index:
print(df.loc[0])
Natija
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
Eslatma: Bu misol Pandas Series qaytaradi.
Misol
0- va 1-qatorlarni qaytaring:
#use a list of indexes:
print(df.loc[[0, 1]])
Natija
calories duration 0 420 50 1 380 40
Eslatma: [] ishlatilganda natija Pandas DataFrame bo‘ladi.
Nomlangan indekslar
index argumenti yordamida indekslarga o‘zingiz nom berishingiz mumkin.
Misol
Har bir qatorga nom berish uchun nomlar ro‘yxatini qo‘shing:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
print(df)
Natija
calories duration day1 420 50 day2 380 40 day3 390 45
Nomlangan indekslarni topish
Ko‘rsatilgan qator(lar)ni qaytarish uchun loc atributida nomlangan indeksdan foydalaning.
Misol
"day2" qatorini qaytaring:
#refer to the named index:
print(df.loc["day2"])
Natija
calories 380 duration 40 Name: day2, dtype: int64
Fayllarni DataFrame’ga yuklash
Agar ma’lumotlar to‘plamlaringiz faylda saqlangan bo‘lsa, Pandas ularni DataFrame’ga yuklay oladi.
Misol
Vergul bilan ajratilgan faylni (CSV fayl) DataFrame’ga yuklang:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Fayllarni import qilish haqida keyingi boblarda batafsil bilib olasiz.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!