pandas
DataManipulación de datos
Descripción general pandas
Pandases la biblioteca de Python de referencia para la manipulación y análisis de datos. Introduce dos estructuras de datos principales (Series y DataFrame) que facilitan cargar, transformar, filtrar, agrupar, fusionar y exportar datos tabulares. Ya sea que esté limpiando un archivo CSV, ejecutando agregaciones o preparando datos para un modelo de aprendizaje automático,Pandassimplifica enormemente la tarea.
EjecutarPandasenPyRunno requiere configuración. La biblioteca está precompilada en la distribuciónPyodideWebAssemblyy se importa automáticamente cuando su código la usa. Puede pegar un scriptPandas, presionar Ejecutar y ver el resultado al instante, todo dentro de la pestaña de su navegador, sin dependencias que administrar.
Código y salida de ejecución
Filtrar, agrupar y agregar datos tabulares.
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana'],
'Age': [24, 27, 22, 32],
'Score': [85, 92, 78, 95],
'City': ['NYC', 'London', 'Berlin', 'Tokyo'],
}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n")
print(df)
print("\nAverage Score:", df['Score'].mean())
print("\nTop scorers (>80):")
print(df[df['Score'] > 80][['Name', 'Score']])
print("\nGrouped by City mean score:")
print(df.groupby('City')['Score'].mean())Paquetes relacionados
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