Notes of Pandas data operations covered in the Principles of Programming course, part of the Computer Science and AI bachelor degree. The notes are initially written in Jupyter Notebook. They contain practical examples of data operations in python and images to explain the structures and processes....
Class notes 0987 Python Programming, ISBN: 9781887902991
Python programming
Class notes Python Programming Python Programming, ISBN: 9781887902991
Alles voor dit studieboek
(7)
Geschreven voor
IE University
Computer Science
Programming
Alle documenten voor dit vak (4)
Verkoper
Volgen
beatricemossberg
Ontvangen beoordelingen
Voorbeeld van de inhoud
2022-05-15 22:28 S1 _solved
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
Pandas -
What is a Dataframe?
DataFrame is a data type provided by the library pandas
In python is the most relevant data type to work with tables and data
List are also important to work with data , as obviously you already know, but we are
going to focus in df (dataframes)
Imagine dataframe as a table created by rows and colummns:
Each row and column is an object type pandas.Series
An object type pandas.Series is a vector (list). In each element contains a label
Create a DataFrame
The main ways to do it:
Using data manually
Lists of lists
Nested dictionaries
Reading the information from .csv file
Using the function pd.read_csv() path of the file is mandatory.
In [1]:
data_lst = [
['A3', 0, -1, 0, 'si'],
['B1', 1, None, 0, 'no'],
['B3', 4, None, 0, 'no'],
['B3', 5, 1, 0, 'si'],
['A1', 4, 0, None, None],
['A3', 1, 2, 1, 'si'],
['C2', 4, 1, 1, 'no']
]
Test
In [7]:
test_df = pd.DataFrame(
data_lst
)
test_df
Out[7]: 0 1 2 3 4
0 A3 0 -1.0 0.0 si
1 B1 1 NaN 0.0 no
2 B3 4 NaN 0.0 no
3 B3 5 1.0 0.0 si
4 A1 4 0.0 NaN None
5 A3 1 2.0 1.0 si
6 C2 4 1.0 1.0 no
In [10]:
test_df = pd.DataFrame(
data_lst,
columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
index=[f'row{i}' for i in range(1, 8)]
)
test_df
Out[10]: A B C D E
row1 A3 0 -1.0 0.0 si
row2 B1 1 NaN 0.0 no
row3 B3 4 NaN 0.0 no
row4 B3 5 1.0 0.0 si
row5 A1 4 0.0 NaN None
row6 A3 1 2.0 1.0 si
row7 C2 4 1.0 1.0 no
DataFrame structure
In [9]:
# .index como .columns are iterable objects
print('ROWS:')
for index in test_df.index:
print(index)
print()
print('COLUMNS:')
for col in test_df.columns:
print(col)
Out[29]: A B C D E
0 A3 0 -1.0 0.0 si
1 B1 1 NaN 0.0 no
2 B3 4 NaN 0.0 no
In [30]:
# last 2 lines
test_df.tail(2)
Out[30]: A B C D E
5 A3 1 2.0 1.0 si
6 C2 4 1.0 1.0 no
Select values
.iloc vs .loc
One of the advantages of the DataFrame is that it allows us to access the elements (rows,
columns, cells...) in two ways:
1. through the position (numerical index), e.g. first row, eighth column, etc...
2. through the labels, e.g. the column named "name", the file with index "FHX129M", etc...
In order to be clear with which type of index we want to use, there are two methods: .iloc
and .loc .
1. .iloc is used to access elements via (numeric) positions.
file:///Users/bestricemossberg/Downloads/S1 _solved.html 4/14
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper beatricemossberg. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,99. Je zit daarna nergens aan vast.
