Lignes, colonnes et index
Comprenez le modèle mental d’un DataFrame.
Lignes, colonnes et index est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
A Table You Can Code
A DataFrame is pandas' spreadsheet in code: rows and columns of data you can slice, sort, and compute on instantly. 📊
Two Axes, One Grid
Every DataFrame has two axes: rows run top to bottom, columns run left to right. Together they form one tidy grid of values.
Columns Are the Variables
Each column holds one variable, like price or city, and shares a single data type. Think of a column as one measured thing.
Rows Are the Records
Each row is one record: a customer, a day, a sale. Read a row across and you get the full story of one observation.
Meet the Index
The index is the label down the left side that names every row. By default it counts 0, 1, 2, but it can be anything unique.
df.indexColumns Have Labels Too
The column headers form their own label set, the columns attribute. You select data by these names instead of guessing positions.
df.columnsShape Tells the Size
The shape attribute returns rows and columns as a pair. shape[0] is your row count, shape[1] is your column count.
df.shape # (rows, cols)One Column Is a Series
Pull a single column and pandas hands you a Series: a one-dimensional labeled array. A DataFrame is really a stack of Series.
df["price"]Set a Meaningful Index
You can promote a column to be the index when it identifies rows, like an order id. It makes lookups clearer and faster.
df.set_index("order_id")Labels Drive Everything
Pandas aligns and joins data by labels, not row order. That is why a thoughtful index quietly powers most of your analysis.
Reset When You Need To
Need a plain counting index back? reset_index moves the current index into a column and gives you fresh 0-based labels.
df.reset_index()Quick Check
Time to test the mental model of a DataFrame.
Recap: The DataFrame Map
Rows are records, columns are variables, and the index labels every row. Know this map and the rest of pandas clicks. 🗺️
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Lignes, colonnes et index » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Lignes, colonnes et index » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Lignes, colonnes et index » ?
Comprenez le modèle mental d’un DataFrame. Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Lignes, colonnes et index » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Lignes, colonnes et index
- Construire un DataFrame de toutes pièces
- head, info et describe
- Ajouter, renommer et supprimer des colonnes