Строки, столбцы и индекс

DataFrame — это электронная таблица pandas в коде: строки и столбцы данных, которые можно мгновенно выбирать, сортировать и вычислять. 📊

У каждого DataFrame есть две оси: строки идут сверху вниз, а столбцы — слева направо. Вместе они образуют единую аккуратную сетку значений.

Каждый столбец содержит одну переменную, например цену или город, и имеет один тип данных. Представляйте столбец как один измеряемый параметр.

Каждая строка — это одна запись: клиент, день или продажа. Прочитав строку слева направо, Вы получите полное описание одного наблюдения.

Индекс — это метка слева, которая обозначает каждую строку. По умолчанию он содержит 0, 1, 2, но может состоять из любых уникальных значений.

Заголовки столбцов образуют собственный набор меток — атрибут columns. Вы выбираете данные по этим именам, а не пытаетесь угадать позиции.

Атрибут shape возвращает количество строк и столбцов в виде пары. shape[0] — это количество строк, а shape[1] — количество столбцов.

Если выбрать один столбец, pandas вернёт Вам Series: одномерный массив с метками. На самом деле DataFrame — это набор Series.

Вы можете сделать столбец индексом, если он идентифицирует строки, например содержит идентификатор заказа. Это делает поиск понятнее и быстрее.

Pandas выравнивает и объединяет данные по меткам, а не по порядку строк. Поэтому продуманный индекс незаметно становится основой большей части Вашего анализа.

Нужен обычный порядковый индекс? reset_index перемещает текущий индекс в столбец и создаёт новые метки, начинающиеся с 0.

Строки — это записи, столбцы — переменные, а индекс обозначает каждую строку. Освойте эту схему — и остальная часть pandas станет понятнее. 🗺️