Vom Dictionary zum DataFrame (1)
pandas ist eine Open-Source-Bibliothek und bietet leistungsstarke, einfach zu nutzende Datenstrukturen und Datenanalysetools für Python. Klingt vielversprechend!
Der DataFrame ist eine der wichtigsten Datenstrukturen von pandas. Im Prinzip können damit tabellarische Daten gespeichert und die Zeilen und Spalten beschriftet werden. Um einen DataFrame zu erstellen, kannst du zum Beispiel ein Dictionary verwenden.
In den folgenden Übungen wirst du mit Fahrzeugdaten aus verschiedenen Ländern arbeiten. Jede Beobachtung, also jede Zeile, entspricht einem Land. Die Spalten enthalten Informationen dazu, wie viele Fahrzeuge pro Kopf es gibt, ob Links- oder Rechtsverkehr gilt und so weiter.
In dem Skript sind drei Listen definiert:
namesmit den Namen der Länder, für die Daten verfügbar sind,drmit booleschen Werten zur Angabe, ob die Menschen in dem jeweiligen Land links oder rechts fahren, undcpcmit der Anzahl an Kraftfahrzeugen pro 1000 Menschen in dem jeweiligen Land.
Jeder Dictionary-Schlüssel ist eine Spaltenbezeichnung und jeder Wert ist eine Liste mit den entsprechenden Spaltenelementen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python für Fortgeschrittene
Anleitung zur Übung
Importiere
pandasalspd.Verwende die vordefinierten Listen, um ein Dictionary namens
my_dictzu erstellen. Es sollten drei Schlüssel:Wert-Paare vorhanden sein:Schlüssel
'country'und Wertnames.Schlüssel
'drives_right'und Wertdr.Schlüssel
'cars_per_cap'und Wertcpc.
Verwende
pd.DataFrame(), um dein Diktat in einen DataFrame namenscarszu verwandeln.Gib
carsaus und bewundere dein Werk!
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Pre-defined lists
names = ['United States', 'Australia', 'Japan', 'India', 'Russia', 'Morocco', 'Egypt']
dr = [True, False, False, False, True, True, True]
cpc = [809, 731, 588, 18, 200, 70, 45]
# Import pandas as pd
# Create dictionary my_dict with three key:value pairs: my_dict
# Build a DataFrame cars from my_dict: cars
# Print cars