Do dicionário ao DataFrame (1)
O Pandas é uma biblioteca de código aberto que disponibiliza estruturas de dados e ferramentas de análise de dados de alto desempenho e fáceis de usar para Python. Parece promissor!
O DataFrame é uma das estruturas de dados mais importantes do Pandas. É basicamente uma forma de armazenar dados tabulares em que é possível rotular as linhas e as colunas. Uma maneira de criar um DataFrame é a partir de um dicionário.
Nos exercícios a seguir, você trabalhará com dados de veículos de diferentes países. Cada observação corresponde a um país, e as colunas disponibilizam informações sobre o número de veículos per capita, se as pessoas dirigem à esquerda ou à direita e assim por diante.
Três listas foram definidas no script:
names, contendo o nome dos países para os quais os dados estão disponíveis.dr, uma lista com booleanos que informa se as pessoas dirigem à esquerda ou à direita no país correspondente.cpc, o número de veículos motorizados por 1.000 pessoas no país correspondente.
Cada chave do dicionário é um rótulo de coluna, e cada valor é uma lista que contém os elementos da coluna.
Este exercício faz parte do curso
Python intermediário
Instruções de exercício
Importe
pandascomopd.Use as listas predefinidas para criar um dicionário chamado
my_dict. Deve haver três pares chave-valor:chave
'country'e valornames.chave
'drives_right'e valordr.chave
'cars_per_cap'e valorcpc.
Use
pd.DataFrame()para transformar seu dicionário em um DataFrame chamadocars.Imprima
carse veja como ficou bonito.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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