Практическое занятие №49

Практическое занятие №49 (1И)

Тема: Библиотека Pandas

Цель работы: формирование теоретических и практических навыков работы на языке программирования Python

Оборудование: компьютер с установленной операционной системой Windows, подключение к сети Интернет

Время работы 2 часа

Теоретические сведения

Pandas - это библиотека Python с открытым исходным кодом, созданная главным образом для простой и интуитивно понятной работы с реляционными или помеченными данными. Эта библиотека Python построена поверх библиотеки NumPy, предоставляя различные операции и структуры данных для манипулирования числовыми данными и временными рядами. Pandas работает быстро и обладает высокой производительностью и продуктивностью для пользователей.

Ход работы

Задание 1

import pandas as pd  

# List1  

lst = [['tom', 'reacher', 25], ['krish', 'pete', 30], 

       ['nick', 'wilson', 26], ['juli', 'williams', 22]] 

df = pd.DataFrame(lst, columns =['FName', 'LName', 'Age'],

                                           dtype = float) 

print(df)

Задание 2

# importing pandas

import pandas as pd

# list of dicts

input_df = [{'name':'Sujeet', 'age':10},

            {'name':'Sameer', 'age':11},

            {'name':'Sumit', 'age':12}]

df = pd.DataFrame(input_df)

print('Original DataFrame: \n', df)

print('\nRows iterated using iterrows() : ')

for index, row in df.iterrows():

    print(row['name'], row['age'])

Задание 3

# importing pandas

import pandas as pd

# list of dicts

input_df = [{'name':'Sujeet', 'age':10},

            {'name':'Sameer', 'age':110},

            {'name':'Sumit', 'age':120}]

df = pd.DataFrame(input_df)

print('Original DataFrame: \n', df)

print('\nRows iterated using itertuples() : ')

for row in df.itertuples():

    print(getattr(row, 'name'), getattr(row, 'age'))

Задание 4

# Import pandas package 

import pandas as pd 

# Define a dictionary containing employee data 

data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 

        'Age':[27, 24, 22, 32], 

        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'], 

        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} 

# Convert the dictionary into DataFrame  

df = pd.DataFrame(data) 

# select three rows and two columns 

print(df.loc[1:3, ['Name', 'Qualification']])

Задание 5

# Import pandas package 

import pandas as pd 

# Define a dictionary containing employee data 

data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 

        'Age':[27, 24, 22, 32], 

        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'], 

        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd'] 

       } 

# Convert the dictionary into DataFrame  

df = pd.DataFrame(data) 

# .loc DataFrame method 

# filtering rows and selecting columns by label format 

# df.loc[rows, columns] 

# row 1, all columns 

print(df.loc[0, :] )