{"id":3367,"date":"2021-07-23T11:44:19","date_gmt":"2021-07-23T11:44:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3367"},"modified":"2021-07-23T11:44:19","modified_gmt":"2021-07-23T11:44:19","slug":"python-pandas-osnovnaya-funkczionalnost","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/python-pandas-osnovnaya-funkczionalnost\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\r\u041a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043c\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438 \u043e \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Pandas \u0438 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 DataFrame \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 DataStructures.\r\n\r\n\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438\r\nSr.No.\t\u0410\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n1\t\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\r\n\r\n2\t\r\nDTYPE\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 dtype \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430.\r\n\r\n3\t\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 True, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0443\u0441\u0442\u0430.\r\n\r\n4\t\r\nndim\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e 1.\r\n\r\n5\t\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\r\n\r\n6\t\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0421\u0435\u0440\u0438\u044e \u043a\u0430\u043a ndarray.\r\n\r\n7\t\r\n\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n8\t\r\n\u0445\u0432\u043e\u0441\u0442()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\r\n\r\nDTYPE\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 dtype \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430.\r\n\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 True, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0443\u0441\u0442\u0430.\r\n\r\nndim\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e 1.\r\n\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\r\n\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0421\u0435\u0440\u0438\u044e \u043a\u0430\u043a ndarray.\r\n\r\n\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n\u0445\u0432\u043e\u0441\u0442()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0421\u0435\u0440\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0430\u043c\u0438.\r\n\r\n\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 100 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0   0.967853\r\n1  -0.148368\r\n2  -1.395906\r\n3  -1.758394\r\ndtype: float64\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 100 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint (\"The axes are:\")\r\nprint s.axes\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nThe axes are:\r\n&#91;RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]\r\n\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 5, \u0442. \u0415. &#91;0,1,2,3,4].\r\n\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 100 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint (\"Is the Object empty?\")\r\nprint s.empty\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nIs the Object empty?\r\nFalse\r\nndim\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, Series \u2014 \u044d\u0442\u043e 1D \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 4 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint s\r\n\r\nprint (\"The dimensions of the object:\")\r\nprint s.ndim\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0   0.175898\r\n1   0.166197\r\n2  -0.609712\r\n3  -1.377000\r\ndtype: float64\r\n\r\nThe dimensions of the object:\r\n1\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 (\u0434\u043b\u0438\u043d\u0443) \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 4 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(2))\r\nprint s\r\nprint (\"The size of the object:\")\r\nprint s.size\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0   3.078058\r\n1  -1.207803\r\ndtype: float64\r\n\r\nThe size of the object:\r\n2\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 4 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint s\r\n\r\nprint (\"The actual data series is:\")\r\nprint s.values\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0   1.787373\r\n1  -0.605159\r\n2   0.180477\r\n3  -0.140922\r\ndtype: float64\r\n\r\nThe actual data series is:\r\n&#91; 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]\r\n\u0413\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0445\u0432\u043e\u0441\u0442\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 Series \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 DataFrame, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b head () \u0438 tail ().\r\n\r\nhead () \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a (\u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430). \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2014 \u043f\u044f\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440.\r\n\r\n \r\n\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 Java\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 4 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint (\"The original series is:\")\r\nprint s\r\n\r\nprint (\"The first two rows of the data series:\")\r\nprint s.head(2)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nThe original series is:\r\n0   0.720876\r\n1  -0.765898\r\n2   0.479221\r\n3  -0.139547\r\ndtype: float64\r\n\r\nThe first two rows of the data series:\r\n0   0.720876\r\n1  -0.765898\r\ndtype: float64\r\ntail () \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a (\u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430). \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2014 \u043f\u044f\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a series with 4 random numbers\r\ns = pd.Series(np.random.randn(4))\r\nprint (\"The original series is:\")\r\nprint s\r\n\r\nprint (\"The last two rows of the data series:\")\r\nprint s.tail(2)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nThe original series is:\r\n0 -0.655091\r\n1 -0.881407\r\n2 -0.608592\r\n3 -2.341413\r\ndtype: float64\r\n\r\nThe last two rows of the data series:\r\n2 -0.608592\r\n3 -2.341413\r\ndtype: float64\r\n\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c DataFrame\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0439\u043c\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c DataFrame. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 DataFrame.\r\n\r\nSr.No.\t\u0410\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n1\t\r\nT\r\n\r\n\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b.\r\n\r\n2\t\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.\r\n\r\n3\t\r\ndtypes\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 dtypes \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0435.\r\n\r\n4\t\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\r\nTrue, \u0435\u0441\u043b\u0438 NDFrame \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0443\u0441\u0442 &#91;\u043d\u0435\u0442 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432]; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 0.\r\n\r\n5\t\r\nndim\r\n\r\n\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0435\u0439 \/ \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.\r\n\r\n6\t\r\n\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c DataFrame.\r\n\r\n7\t\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\r\n\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 NDFrame.\r\n\r\n8\t\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\r\nNumpy \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 NDFrame.\r\n\r\n9\t\r\n\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n10\t\r\n\u0445\u0432\u043e\u0441\u0442()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\nT\r\n\r\n\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b.\r\n\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.\r\n\r\ndtypes\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 dtypes \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0435.\r\n\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\r\nTrue, \u0435\u0441\u043b\u0438 NDFrame \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0443\u0441\u0442 &#91;\u043d\u0435\u0442 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432]; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 0.\r\n\r\nndim\r\n\r\n\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0435\u0439 \/ \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.\r\n\r\n\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c DataFrame.\r\n\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\r\n\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 NDFrame.\r\n\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\r\nNumpy \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 NDFrame.\r\n\r\n\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n\u0445\u0432\u043e\u0441\u0442()\r\n\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a.\r\n\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c DataFrame \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b.\r\n\r\n\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our data series is:\")\r\nprint df\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur data series is:\r\n    Age   Name    Rating\r\n0   25    Tom     4.23\r\n1   26    James   3.24\r\n2   25    Ricky   3.98\r\n3   23    Vin     2.56\r\n4   30    Steve   3.20\r\n5   29    Smith   4.60\r\n6   23    Jack    3.80\r\nT (\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c)\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 DataFrame. \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n# Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n# Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"The transpose of the data series is:\")\r\nprint df.T\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nThe transpose of the data series is:\r\n         0     1       2      3      4      5       6\r\nAge      25    26      25     23     30     29      23\r\nName     Tom   James   Ricky  Vin    Steve  Smith   Jack\r\nRating   4.23  3.24    3.98   2.56   3.2    4.6     3.8\r\n\u043e\u0441\u0438\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Row axis labels and column axis labels are:\")\r\nprint df.axes\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nRow axis labels and column axis labels are:\r\n\r\n&#91;RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index(&#91;u'Age', u'Name', u'Rating'],\r\ndtype='object')]\r\ndtypes\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"The data types of each column are:\")\r\nprint df.dtypes\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nThe data types of each column are:\r\nAge     int64\r\nName    object\r\nRating  float64\r\ndtype: object\r\n\u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442; \u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Is the object empty?\")\r\nprint df.empty\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nIs the object empty?\r\nFalse\r\nndim\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e DataFrame \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f 2D-\u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our object is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The dimension of the object is:\")\r\nprint df.ndim\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur object is:\r\n      Age    Name     Rating\r\n0     25     Tom      4.23\r\n1     26     James    3.24\r\n2     25     Ricky    3.98\r\n3     23     Vin      2.56\r\n4     30     Steve    3.20\r\n5     29     Smith    4.60\r\n6     23     Jack     3.80\r\n\r\nThe dimension of the object is:\r\n2\r\n\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c DataFrame. \u041a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436 (a, b), \u0433\u0434\u0435 a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u0430 b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our object is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The shape of the object is:\")\r\nprint df.shape\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur object is:\r\n   Age   Name    Rating\r\n0  25    Tom     4.23\r\n1  26    James   3.24\r\n2  25    Ricky   3.98\r\n3  23    Vin     2.56\r\n4  30    Steve   3.20\r\n5  29    Smith   4.60\r\n6  23    Jack    3.80\r\n\r\nThe shape of the object is:\r\n(7, 3)\r\n\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 DataFrame.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our object is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The total number of elements in our object is:\")\r\nprint df.size\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur object is:\r\n    Age   Name    Rating\r\n0   25    Tom     4.23\r\n1   26    James   3.24\r\n2   25    Ricky   3.98\r\n3   23    Vin     2.56\r\n4   30    Steve   3.20\r\n5   29    Smith   4.60\r\n6   23    Jack    3.80\r\n\r\nThe total number of elements in our object is:\r\n21\r\n\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 DataFrame \u043a\u0430\u043a NDarray.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our object is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The actual data in our data frame is:\")\r\nprint df.values\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur object is:\r\n    Age   Name    Rating\r\n0   25    Tom     4.23\r\n1   26    James   3.24\r\n2   25    Ricky   3.98\r\n3   23    Vin     2.56\r\n4   30    Steve   3.20\r\n5   29    Smith   4.60\r\n6   23    Jack    3.80\r\nThe actual data in our data frame is:\r\n&#91;&#91;25 'Tom' 4.23]\r\n&#91;26 'James' 3.24]\r\n&#91;25 'Ricky' 3.98]\r\n&#91;23 'Vin' 2.56]\r\n&#91;30 'Steve' 3.2]\r\n&#91;29 'Smith' 4.6]\r\n&#91;23 'Jack' 3.8]]\r\n\u0413\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0445\u0432\u043e\u0441\u0442\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 DataFrame, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b head () \u0438 tail (). head () \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a (\u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430). \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2014 \u043f\u044f\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our data frame is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The first two rows of the data frame is:\")\r\nprint df.head(2)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nOur data frame is:\r\n    Age   Name    Rating\r\n0   25    Tom     4.23\r\n1   26    James   3.24\r\n2   25    Ricky   3.98\r\n3   23    Vin     2.56\r\n4   30    Steve   3.20\r\n5   29    Smith   4.60\r\n6   23    Jack    3.80\r\n\r\nThe first two rows of the data frame is:\r\n   Age   Name   Rating\r\n0  25    Tom    4.23\r\n1  26    James  3.24\r\ntail () \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 n \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a (\u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430). \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2014 \u043f\u044f\u0442\u044c, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23]), \r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint (\"Our data frame is:\")\r\nprint df\r\nprint (\"The last two rows of the data frame is:\")\r\nprint df.tail(2)<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3367","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3367","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3367"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3367\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3367"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3367"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3367"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}