pandas

Data

Manipolazione dei dati

Panoramica pandas

Pandasè la libreria Python di riferimento per la manipolazione e l'analisi dei dati. Introduce due strutture dati primarie, Series e DataFrame, che semplificano il caricamento, la trasformazione, il filtraggio, il raggruppamento, l'unione e l'esportazione dei dati tabulari. Che tu stia ripulendo un file CSV, eseguendo aggregazioni o preparando dati per un modello di machine learning,Pandasrende l'attività notevolmente più semplice.

L'esecuzione diPandasinPyRunnon richiede alcuna configurazione. La libreria è precompilata nella distribuzionePyodideWebAssemblye viene importata automaticamente quando il codice la utilizza. Puoi incollare uno scriptPandas, premere Esegui e visualizzare immediatamente l'output, tutto all'interno della scheda del browser, senza dipendenze da gestire.

Codice e output di esecuzione

Filtraggio, raggruppamento e aggregazione di dati tabulari.

Pandas DataFrameEsegui nell'editor
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())

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