<jupyter_start><jupyter_text>Библиотека Pandas Data frame Индексация и селекция<jupyter_code>import pandas as pd
frame = pd.read_csv('Data/dataset.tsv', sep='\t', header=0)
frame<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Типы столбцов<jupyter_code>frame.dtypes
frame.Birth = frame.Birth.apply(pd.to_datetime)
frame
frame.dtypes
frame.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 4 columns):
Name        6 non-null object
Birth       6 non-null datetime64[ns]
City        6 non-null object
Position    4 non-null object
dtypes: datetime64[ns](1), object(3)
memory usage: 272.0+ bytes<jupyter_text>Заполнение пропущенных данных<jupyter_code>frame.fillna('разнорабочий', inplace=True)
frame
# Обращение к столбцу

frame.Position
frame[['Position']]
frame[['Name', 'Position']]
frame.head(3)
frame[:3]
frame.tail(3)
frame[-3:]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Обращение к столбцам и строкам<jupyter_code>frame.loc[[1, 3, 4], ['Name', 'City']]
frame.iloc[[1, 3, 4], [0, 2]]
# работа одновременно и с именам, и позициями

frame.ix[[1, 3, 5], ['Name', 'City']]
# работа одновременно и с именам, и позициями

frame.ix[[1, 3, 5], [0, 2]]
frame[frame.Birth >= pd.datetime(1985, 1, 1)]
frame[(frame.Birth >= pd.datetime(1985, 1, 1)) & (frame.City != 'Москва')]
frame[(frame.Birth >= pd.datetime(1985, 1, 1)) | (frame.City == 'Волгоград')]<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1612002791346825, 'fraction_numerical': 0.03977669225401256, 'mean_word_length': 6.242424242424242, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 20, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '4', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '246841', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 619, 'n_tokens_neox': 605, 'n_words': 124, 'path': 'Course_1/IntrodactionPandas_2_COURSERA.ipynb', 'repo_name': 'LinarAbdrazakov/LearningML', 'size': '1433'}