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stwórz df na podstawie csv
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df = pd. read_csv('movie_metadata. csv', index_col='movie_title')
zapisz df do csv
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df. to_csv(path_or_buf='new_students_data. csv')
suma wszystkich wartości Null
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df. isnull(). sum()
usuwanie duplikatów
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df. drop_duplicates(inplace=True) df. drop_duplicates()
usunięcie kolumny
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df. drop(columns='col')
zliczanie values w df
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df['genres']. value_counts()
łączenie warunków w df
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df_budget = df[(df['budget'] > budget_mean) & df['budget'] > 1000]
zastosuj funkcję wzdłuż osi df
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df['kolumna']. apply(function)
zwraca indeksy maksymalnej wartości
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df['kolumna']. values. argmax()
Indeksowanie oparte wyłącznie na liczbach całkowitych do wyboru według pozycji wiersze kolummu
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df. iloc[0] df. iloc[1:11, [3, 4]] df. loc[:, "col"])
Indeksator oparty wyłącznie na etykietach do wyboru według etykiety.
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df. loc['kolumna']
dzieli i dodaje do listy po przecinku na podstawie znaku w nawiasie
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df['kolumna']. str. split(pat='|') df['kolumna']. str. split('|')
dzieli na kolumny na podstawie znaku w nawiasie
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df['genres']. str. split(pat='|', expand=True)
tabelę krzyżową dwóch (lub więcej) czynników
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pd. crosstab(df['col1'], df[column], normalize='columns')
kategorie panda
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pd. Categorical(['a','b','c','a','b','c'], ordered=True, categories=['c', 'b', 'a'])
jednowymiarowa tablica kolumna panda
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pd. Series(list)
Zwraca serię kodów oraz indeks
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pd. Series. cat. codes
kategoryzacja
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pd. cut(df[col], bins=[0, 5, max(df[col])], include_lowest=True)
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