→ Pandas → Start Lernen / Flashcards Herunterladen MP3

Frage		Antworten
pierwsze n wierszy Lernen beginnen		df. head(n)
ostatnie n wierszy Lernen beginnen		df. tail(n)
losowe n wierszy Lernen beginnen		df. sample(n)
wczytanie CSV Lernen beginnen		pd. read_csv()
liczba wierszy i kolumn Lernen beginnen		df. shape
informacje o danych Lernen beginnen		df. info()
statystyki Lernen beginnen		df. describe()
typy kolumn Lernen beginnen		df. dtypes
nazwy kolumn Lernen beginnen		df. columns
liczba wartości Lernen beginnen		df["col"]. count()
suma Lernen beginnen		df["col"]. sum()
średnia Lernen beginnen		df["col"]. mean()
mediana Lernen beginnen		df["col"]. median()
maksimum Lernen beginnen		df["col"]. max()
minimum Lernen beginnen		df["col"]. min()
kwartyl Lernen beginnen		df["col"]. quantile(q)
unikalne wartości Lernen beginnen		df["col"]. unique()
ilosc unikalnych Lernen beginnen		len(df["col"]. unique())
zliczanie wartości Lernen beginnen		df["col"]. value_counts()
zliczanie z NaN Lernen beginnen		df["col"]. value_counts(dropna=False)
wybór kolumny Lernen beginnen		df["col"]
wybór wielu kolumn Lernen beginnen		df[["col1","col2"]]
wybór kolumny skrótem Lernen beginnen		df. col
dodanie kolumny Lernen beginnen		df["new"] =...
wybór wiersza po indeksie Lernen beginnen		df. loc[]
wybór wiersza po pozycji Lernen beginnen		df. iloc[]
wybór konkretnej komórki Lernen beginnen		df. loc[row, col]
histogram Lernen beginnen		df["col"]. hist()
usunięcie NaN Lernen beginnen		df. dropna()
usunięcie NaN w kolumnie Lernen beginnen		df. dropna(subset=["col"])
uzupełnienie NaN Lernen beginnen		df. fillna(val)
uzupełnienie medianą Lernen beginnen		df. fillna(df. median(numeric_only=True))
uzupełnienie konkretnej kolumny Lernen beginnen		df. fillna({"col": val})
dodanie kategorii Lernen beginnen		df["col"]. cat. add_categories()
zmiana na unordered Lernen beginnen		df["col"]. cat. as_unordered()
sortowanie rosnąco Lernen beginnen		df. sort_values("col")
sortowanie malejąco Lernen beginnen		df. sort_values("col", ascending=False)
sortowanie po wielu kolumnach Lernen beginnen		df. sort_values(["col1","col2"])
filtrowanie równe Lernen beginnen		df[df["col"] == val]
większe niż Lernen beginnen		df[df["col"] > val]
negacja Lernen beginnen		df[~(warunek)]
brak NaN Lernen beginnen		df[~df["col"]. isna()]
AND Lernen beginnen		&
OR Lernen beginnen		\|
zaczyna się od Lernen beginnen		df["col"]. str. startswith()
kończy się na Lernen beginnen		df["col"]. str. endswith()
zawiera tekst Lernen beginnen		df["col"]. str. contains()
title case Lernen beginnen		df["col"]. str. istitle()
pierwszy pasujący wiersz Lernen beginnen		df[warunek]. iloc[0]
df[warunek]. iloc[1] Lernen beginnen		df[warunek]. iloc[1]
wycinanie tekstu Lernen beginnen		df["col"]. str[a: b]
zapis CSV Lernen beginnen		df. to_csv()
mapowanie wartości Lernen beginnen		df["col"]. map(dict)
przedziały Lernen beginnen		pd. cut()
kwantyle Lernen beginnen		pd. qcut()
wycinanie tekstu od indeksu Lernen beginnen		df["col"]. str[i:]
rzutowanie typu Lernen beginnen		astype()
wielkie litery Lernen beginnen		str. upper()
małe litery Lernen beginnen		str. lower()
unikalne po operacji Lernen beginnen		str. upper(). unique()
zmiana nazw kolumn Lernen beginnen		df. columns. str. upper()
usuwanie spacji Lernen beginnen		str. strip()
usuwanie z lewej Lernen beginnen		str. lstrip()
usuwanie z prawej Lernen beginnen		str. rstrip()
długość tekstu Lernen beginnen		str. len()
dzielenie tekstu Lernen beginnen		str. split()
wybór elementu po split Lernen beginnen		str. split(). str[i]
split do kolumn Lernen beginnen		str. split(expand=True)
łączenie tekstu Lernen beginnen		str. cat()
łączenie z separatorem Lernen beginnen		str. cat(sep=",")
łączenie kolumn Lernen beginnen		str. cat(df["col"])
zamiana wartości Lernen beginnen		replace()
tabela krzyżowa (?) Lernen beginnen		pd. crosstab()
tabela wielowymiarowa(?) Lernen beginnen		pd. crosstab(col1, [col2, col3])
grupowanie(?) Lernen beginnen		df. groupby()
statystyki w grupach(?) Lernen beginnen		groupby(). describe()
transpozycja (?) Lernen beginnen		.T
średnia w grupach (?) Lernen beginnen		groupby(). mean()
agregacja (?) Lernen beginnen		groupby(). agg()
agregacja wiele funkcji(?) Lernen beginnen		groupby(). agg({})
eksport do dict Lernen beginnen		to_dict()
eksport do JSON Lernen beginnen		to_json()
eksport do HTML Lernen beginnen		to_html()
eksport do LaTeX Lernen beginnen		to_latex()
eksport do records Lernen beginnen		to_records()
ustaw indeks Lernen beginnen		df. set_index()
multiindex Lernen beginnen		df. set_index([col1, col2])
join po indeksie Lernen beginnen		df. join()
merge po kolumnie Lernen beginnen		df. merge()
concat wierszy Lernen beginnen		pd. concat()
korelacja Lernen beginnen		df. corr()
korelacja kendall Lernen beginnen		df. corr(method="kendall")
korelacja spearman Lernen beginnen		df. corr(method="spearman")
usuwanie kolumny Lernen beginnen		df. drop("col", axis=1)
usuwanie wiersza Lernen beginnen		df. drop(i, axis=0)
usuwanie inplace Lernen beginnen		df. drop(..., inplace=True)
usuwanie duplikatów Lernen beginnen		df. drop_duplicates()
usuwanie duplikatów subset Lernen beginnen		df. drop_duplicates(subset=[...])
funkcja na kolumnie Lernen beginnen		df["col"]. apply()
funkcja na wierszu Lernen beginnen		df. apply(func, axis=1)
suma kolumn Lernen beginnen		df. sum()
suma wierszy Lernen beginnen		df. sum(axis=1)
wybór kolumny przez loc Lernen beginnen		df. loc[:, "col"]

pandas

Sie müssen eingeloggt sein, um einen Kommentar zu schreiben.

Mehr