Привет! Сегодня я расскажу вам, как можно создать переменные и датафрейм на языке Python, используя библиотеку pandas.Для начала, давайте создадим переменные lat, long, year, odometer/price, desc_len, model_in_desc, model_len и model_word_count. В каждую переменную мы будем записывать какое-то конкретное значение. Давайте представим, что мы работаем с данными о продаже автомобилей и нам нужно провести анализ по различным количественным характеристикам.python
lat 55.7558
long 37.6176
year 2021
odometer_price 5000 / 10000
desc_len 150
model_in_desc True
model_len 10
model_word_count 2
В коде выше мы создаем переменные с различными значениями, включая числа, строки и логические значения. Обратите внимание, что переменная `odometer/price` содержит результат деления 5000 на 10000.Теперь, когда у нас есть созданные переменные, давайте создадим датафрейм `data`, который будет содержать только выбранные количественные переменные. Для этого мы сначала создадим словарь, в котором ключами будут названия переменных, а значениями ー сами переменные.python
import pandas as pd
data_dict {
‘lat’⁚ lat,
‘long’⁚ long,
‘year’⁚ year,
‘odometer/price’: odometer_price,
‘desc_len’⁚ desc_len,
‘model_in_desc’⁚ model_in_desc,
‘model_len’⁚ model_len,
‘model_word_count’⁚ model_word_count
}
data pd.DataFrame(data_dict, index[0])
В коде выше мы импортировали библиотеку pandas и создали словарь `data_dict`, где ключами являются названия переменных, а значениями ー сами переменные. Затем мы использовали функцию `pd.DataFrame` для создания датафрейма на основе этого словаря. Добавили параметр `index[0]` для указания индекса значения в датафрейме.
Теперь у нас есть датафрейм `data`, который содержит только выбранные количественные переменные. Мы можем использовать этот датафрейм для дальнейшего анализа данных или работы с ними.
Вот и всё! С помощью языка Python и библиотеки pandas мы создали переменные и датафрейм, содержащий только выбранные количественные переменные. Я надеюсь, что этот пример был полезен для вас!