pandas

Data

Манипулирование данными

Обзор pandas

Pandas— это библиотека Python для манипулирования и анализа данных. В нем представлены две основные структуры данных — Series и DataFrame, которые упрощают загрузку, преобразование, фильтрацию, группировку, объединение и экспорт табличных данных. Независимо от того, очищаете ли вы файл CSV, запускаете агрегаты или готовите данные для модели машинного обучения,Pandasзначительно упрощает задачу.

ЗапускPandasвPyRunне требует никакой настройки. Библиотека предварительно скомпилирована в дистрибутивPyodideWebAssemblyи импортируется автоматически, когда ваш код использует ее. Вы можете вставить сценарийPandas, нажать «Выполнить» и мгновенно увидеть результат — все на вкладке браузера, без каких-либо зависимостей, которыми нужно управлять.

Код и вывод выполнения

Фильтрация, группировка и агрегирование табличных данных.

Pandas DataFrameЗапустить в редакторе

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())