НачатьНачать бесплатно

Работа с данными в Pandas

Данные из разных источников можно объединить в один DataFrame.

Представьте, что вам нужно рассчитать ВВП, чтобы оценить состояние экономики США. Вы собрали необходимые данные из разрозненных источников в различных форматах.

Валовой внутренний продукт можно рассчитать на основе предоставленных DataFrame: расходы на личное потребление, государственные расходы, валовые внутренние частные инвестиции и чистый экспорт. Доступны следующие DataFrame: ge, gpdi, ne и pce.

Это упражнение является частью курса

Средний уровень Python для финансов

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Объедините исходные DataFrame ge, gpdi, ne и pce именно в этом порядке в один новый DataFrame.
  • Просуммируйте значения в каждой строке, чтобы получить ВВП по годам.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)

# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)
Редактировать и запускать код