• ¿Documento equivocado? Cámbialo gratis
  • Escrito por estudiantes que aprobaron
  • Inmediatamente disponible después del pago
  • Leer en línea o como PDF
Vender
¿Dónde estudias?
Tu idioma
Document preview thumbnail
Vista previa 1 fuera de 2 páginas
Otro

School of Data Science - Python cursus - Pandas Cheatsheet

Document preview thumbnail
Vista previa 1 fuera de 2 páginas

Een samenvatting van de meestgebruikte functies van de Pandas library voor Python. De Pandas library is de meest gebruikte library voor het importen en bewerken van tabel data. De vragen zijn onderdeel van de Python for Data Analysis cursus van School of Data Science.

Vista previa del contenido

Python - Pandas Cheatsheet
import pandas as pd


importeren en exporteren
df = pd.read_csv(“location.csv”) Importeert dataset en slaat het op onder de naam df. De
default is hier csv. Heb je een andere delimiter?
Gebruik de sep parameter.

df.to_csv('mijnDataset.csv') Slaat dataset df op als mijnDataset.csv


Beschrijvende functies
df.head() Laat de eerste 5 rijen zien van je dataset.

df.tail() Laat de laatste 5 rijen zien van je dataset.

df.describe() Geeft beschrijvende statistieken van je dataset. Wanneer er een
numerieke kolom aanwezig is in je dataset, zal de beschrijving
uitsluitend op deze kolom gericht zijn.

df.shape Geeft het aantal rijen en kolommen weer.

df.dtypes Geeft aan welke datatypes aanwezig zijn in je dataset.

df.mean() Geeft van iedere numerieke kolom de gemiddelde waarde.

df.median() Geeft van iedere numerieke kolom de mediaan.

df.isnull() Geeft weer welke rijen missende data bevatten.

df.notnull() Geeft weer welke rijen geen missende data bevatten.

df[‘A’].value_counts() Geeft binnen kolom A weer hoeveel er per waarde aanwezig zijn.

df[‘A’].unique() Geeft alle unieke waarden binnen kolom A.


Sorteren van data
df.sort_values(‘A’, Sorteert je dataset op basis van kolom met naam A. Bij de
ascending = True/False) ascending parameter kun je middels True of False aangeven of
je het oplopend wilt of niet.

pd.crosstab(df[‘A’], Creëert een frequentietabel van kolom A in combinatie met
df[‘B’]) kolom B.


Selecteren van data
df.iloc[0,0] Selecteert het element op index positie rij 0 en
kolom 0.

df.loc[‘rijA’,’kolomA’] Selecteert data in rijA en kolomA

df[‘kolomA’] Selecteert kolom met naam ‘A’.

df[df[‘kolomA’] == ‘A’] Filteren door binnen de kolomA te zoeken naar de
string A en alleen de rijen te selecteren die
binnen die voorwaarde vallen.

df[(df[‘kolomA’] == ‘A’) & Het gebruik van meerdere condities om rijen te
(df[‘kolomB’ > 8)] selecteren die voldoen aan de voorwaarden.

df[df[‘kolomA’].isin(['A',B','C'])] Seleceert rijen binnen kolomA wanneer het element
gelijk is aan de string ‘A’, ‘B’ of ‘C’.




School of Data Science
Lulofsstraat 55, Unit 48 | 2521AL, Den Haag
+31 70 221 1586
schoolofdatascience.nl

Información del documento

Subido en
5 de julio de 2021
Número de páginas
2
Escrito en
2020/2021
Tipo
Otro
Personaje
Desconocido
Gratis
Descarga

¿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
4
Seguidores
1
Artículos
4
Última venta
1 mes 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

Preguntas frecuentes