Викторина Pandas

Основу Pandas составляют такие структуры данных, как...

• Series

• String

• Objects

• DataFrame

Одномерный массив, имеющий специальные метки (индексы) и способные хранить данные любого типа.

• Int64

• Objects

• Series

• DataFrame

Двумерный массив (матрица, таблица), имеющий специальные метки (индексы), который хранит в своих столбцах данные разных типов.

• float64

• DataFrame

• Integers

• Series

Выбери типы данных в Pandas

• list - список

• object — текст

• int64 — целое число

• string - текст

• float64 — дробное число

Выбери структуры, которые можно превратить в DataFrame с помощью:

df = pd.DataFrame(data)

• 
• 
• 
• 

Выбери правильные утверждения про данный series:

s = pd.Series(np.random.randn(6), index=['p', 'q', 'r', 'n', 't', 'v'])

• Элементы в этом Series будут иметь индексы p, q, r, n, t, v

• Он заполняется 6 рандомными числами

• Он заполняется рандомными числами в диапазоне от 1 до 6

• Элементы в этом Series будут иметь индексы от 1 до 6

n = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

n = pd.Series(n)

n['algo'] = 1000

Что произойдёт с series n?

• Добавится значение 'algo' под индексом n

• Ничего

• Добавится значение n под индексом 'algo'

• Добавится новый датафрейм

Выбери правильные утверждения о коде:

data = [[4, 7, 10], [5, 8, 11], [6, 9, 12]]

df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=['X', 'Y', 'Z'])

print(df)

• Создаётся DataFrame, в котором назначены метки строк и колонн

• 
• 
• Если бы в этом DataFrame не были заданы индексы (метки) строк и столбцов, они бы пронумеровались автоматически от 0 и выше

Выбери методы, выводящие статистику о структуре данных

• info()

• tail()

• describe()

• value_counts()

Функция, которая подсчитывает количество уникальных значений признака в столбце

• read_csv()

• value_counts()

• count()

• dropna()