Из словаря в DataFrame (1)

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокопроизводительные и удобные структуры данных и инструменты анализа данных для Python. Звучит многообещающе!

DataFrame — одна из ключевых структур данных в Pandas. По сути, это способ хранить табличные данные с метками для строк и столбцов. Один из способов создать DataFrame — построить его из словаря.

В следующих упражнениях вы будете работать с данными о транспортных средствах по разным странам. Каждое наблюдение соответствует одной стране, а столбцы содержат информацию о количестве автомобилей на душу населения, о том, по какой стороне дороги ездят в этой стране, и так далее.

В скрипте определены три списка:

names — содержит названия стран, для которых доступны данные.
dr — список булевых значений, указывающих, по какой стороне дороги ездят в соответствующей стране.
cpc — количество моторных транспортных средств на 1000 человек в соответствующей стране.

Каждый ключ словаря — это метка столбца, а каждое значение — список, содержащий элементы этого столбца.

Это упражнение является частью курса

Средний уровень Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Импортируйте pandas как pd.
Используйте заранее определённые списки, чтобы создать словарь my_dict. В нём должны быть три пары ключ — значение:
- ключ 'country' и значение names.
- ключ 'drives_right' и значение dr.
- ключ 'cars_per_cap' и значение cpc.
Используйте pd.DataFrame(), чтобы преобразовать словарь в DataFrame с именем cars.
Выведите cars и оцените результат.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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

Редактировать и запускать код