Escrito por estudiantes que aprobaron Inmediatamente disponible después del pago Leer en línea o como PDF ¿Documento equivocado? Cámbialo gratis 4,6 TrustPilot
logo-home
Document preview thumbnail
Vista previa 2 fuera de 11 páginas
Resumen

Summary Python Data Operations 2: Methods

Document preview thumbnail
Vista previa 2 fuera de 11 páginas

Notes of Pandas data operations covered in the Principles of Programming course, part of the Computer Science and AI bachelor degree. The notes are initially written in Jupyter Notebook. They contain practical examples of data operations in python and images to explain the structures and processes. This second notebook contains: - Arithmetic operations - add - subtract - multiply - divide - Store solution in new column - Comparison - equal to - not equal to - greater than - less than - Other math functions - sum - maximum and minimum - median and mean - standard deviation and variability - Delete rows and columns - Renaming rows and columns - Replacing multiple values - Sort - sort by values - sort by index

Vista previa del contenido

Python Data Operations 2: Methods
(Using the numpy and pandas packages imported in section one.)

This second section contains:

Arithmetic operations

add
subtract
multiply
divide
Store solution in new column
Comparison

equal to
not equal to
greater than
less than
Other math functions

sum
maximum and minimum
median and mean
standard deviation and variability
Delete rows and columns
Renaming rows and columns
Replacing multiple values
Sort

sort by values
sort by index



pd.set_option('display.max_columns', None)



Arithmetic operation

# create test dataframe
test_df = pd.DataFrame([
['A3', 0, -1, 0, 'si'],
['B1', 1, None, 0, 'no'],
['B3', 4, None, 0, 'no'],
['B3', 5, 1, 0, 'si'],
['A1', 4, 0, None, None],

, ['A3', 1, 2, 1, 'si'],
['C2', 4, 1, 1, 'no']],
columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
index=[f'R{i}' for i in range(7)]
)
test_df


A B C D E

R0 A3 0 -1.0 0.0 si

R1 B1 1 NaN 0.0 no

R2 B3 4 NaN 0.0 no

R3 B3 5 1.0 0.0 si

R4 A1 4 0.0 NaN None

R5 A3 1 2.0 1.0 si

R6 C2 4 1.0 1.0 no



#add 10 to column D
test_df['D'] + 10

R0 10.0
R1 10.0
R2 10.0
R3 10.0
R4 NaN
R5 11.0
R6 11.0
Name: D, dtype: float64


# subtracting a value from column D
test_df['D'] - 10
test_df['D'].sub(10)

R0 -10.0
R1 -10.0
R2 -10.0
R3 -10.0
R4 NaN
R5 -9.0
R6 -9.0
Name: D, dtype: float64


#the above operations will not update the dataframe
test_df

Libro relacionado
 image
Eric Matthes Python Crash Course
Editorial: 2015 ISBN: 9781593277390 Edición: Desconocido

Información del documento

¿Un libro?
No
¿Qué capítulos están resumidos?
Pandas data operations
Subido en
9 de diciembre de 2022
Número de páginas
11
Escrito en
2022/2023
Tipo
Resumen
7,49 €

¿Documento equivocado? Cámbialo gratis Dentro de los 14 días posteriores a la compra y antes de descargarlo, puedes elegir otro documento. Puedes gastar el importe de nuevo.
Escrito por estudiantes que aprobaron
Inmediatamente disponible después del pago
Leer en línea o como PDF

Vendido
2
Seguidores
2
Artículos
11
Última venta
3 año hace




Por qué los estudiantes eligen Stuvia

Creado por compañeros estudiantes, verificado por reseñas

Calidad en la que puedes confiar: escrito por estudiantes que aprobaron y evaluado por otros que han usado estos resúmenes.

¿No estás satisfecho? Elige otro documento

¡No te preocupes! Puedes elegir directamente otro documento que se ajuste mejor a lo que buscas.

Paga como quieras, empieza a estudiar al instante

Sin suscripción, sin compromisos. Paga como estés acostumbrado con tarjeta de crédito y descarga tu documento PDF inmediatamente.

Student with book image

“Comprado, descargado y aprobado. Así de fácil puede ser.”

Alisha Student

¿Trabajando en tus referencias?

Crea citas precisas en APA, MLA y Harvard con nuestro generador de citas gratuito.

¿Trabajando en tus referencias?

Preguntas frecuentes