pandas
DataManipulação de dados
Visão geral pandas
Pandasé a biblioteca Python ideal para manipulação e análise de dados. Ele apresenta duas estruturas de dados primárias – Series e DataFrame – que facilitam carregar, transformar, filtrar, agrupar, mesclar e exportar dados tabulares. Esteja você limpando um arquivo CSV, executando agregações ou preparando dados para um modelo de aprendizado de máquina,Pandastorna a tarefa muito mais simples.
ExecutarPandasemPyRunrequer configuração zero. A biblioteca é pré-compilada na distribuiçãoPyodideWebAssemblye é importada automaticamente quando seu código a utiliza. Você pode colar um scriptPandas, clicar em Executar e ver o resultado instantaneamente – tudo dentro da guia do navegador, sem dependências para gerenciar.
Saída de código e execução
Filtrar, agrupar e agregar dados 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())Pacotes Relacionados
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