Dictionnaire vers DataFrame (1)

Pandas est une bibliothèque Open Source qui fournit des structures de données et des outils d'analyse de données performants et faciles à utiliser en Python. C'est prometteur !

Le DataFrame est l'une des structures de données les plus importantes de Pandas. Il s'agit essentiellement d'un moyen de stocker des données tabulaires dont vous pouvez étiqueter les lignes et les colonnes. L'une des façons de construire un DataFrame est de le faire à partir d'un dictionnaire.

Dans les exercices qui suivent, vous travaillerez avec des données de véhicules provenant de différents pays. Chaque observation correspond à un pays et les colonnes donnent des informations sur le nombre de véhicules par habitant, la conduite à gauche ou à droite, etc.

Trois listes sont définies dans le script :

names contenant les noms des pays pour lesquels des données sont disponibles.
dr une liste de booléens qui indique si les gens conduisent à gauche ou à droite dans le pays correspondant.
cpc le nombre de véhicules à moteur pour 1000 personnes dans le pays correspondant.

Chaque clé du dictionnaire est une en-tête de colonne et chaque valeur est une liste qui contient les éléments de la colonne.

Cet exercice fait partie du cours

Python intermédiaire

Afficher le cours

Instructions

Importez pandas en tant que pd.
Utilisez les listes prédéfinies pour créer un dictionnaire appelé my_dict. Il doit y avoir trois paires clé-valeur :
- clé 'country' et valeur names.
- clé 'drives_right' et valeur dr.
- clé 'cars_per_cap' et valeur cpc.
Utilisez pd.DataFrame() pour transformer votre dictionnaire en un DataFrame appelé cars.
Affichez le DataFrame cars et voyez comme il est beau.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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

Modifier et exécuter le code