Рассмотрите этот набор данных.
| # pandas and numpy imports
import pandas as pd
import numpy as np
# Данные чемпионата мира по вождению 2018
dict1 = { ` Драйвер` : [ `Гамильтон` , `Феттель` , ` Райкконен` ,
` Verstappen` , `Боттас` , `Ricciardo` ,
`Hulkenberg` , `Perez` , `Магнуссена` , `Сайнс` , `Алонсо` , ` Ocon` , `Leclerc` ,
`Grosjean` , ` Gasly` , `Vandorne ` ,
`Ericsson` , ` Sroll` , `Хартли` , `Сироткин` ],
`Точки` : [ 408 , 320 , 251 , 249 , 247 , 170 , 69 , 62 , 56 ,
53 , 50 , 49 , 39 , 37 , 29 , 12 , 9 , 6 , 4 , 1 ],
`Возраст` : [ 33 , 31 , 39 , < класс кода = "ва lue"> 21 , 29 , 29 , 31 , 28 , 26 , 24 , 37 ,
22 , 21 , 32 , 22 , 26 , 28 , 20 , 29 , 23 ]}
# создайте фрейм данных с помощью конструктора DataFrame
df = pd.DataFrame (dict1)
print (df. head ( 10 ))
|
< / table> Вывод:
Использование max в Dataframe —
Код № 1: показывает максимальное количество столбцов «Водитель», «Очки» и «Возраст».
# pandas and numpy imports
import pandas as pd
import numpy as np
# Данные чемпионата мира по вождению 2018
dict1 = { `Драйвер` : [ `Гамильтон` , ` Феттель` , `Raikkonen` ,
`Переставить` , ` Бот тас` , `Риккардо` ,
`Hulkenberg` , ` Perez` , ` Magnussen` ,
`Sainz` , ` Алонсо` , `Окон` , ` Леклерк` ,
`Грожан ` , `Gasly` , ` Vandoorne` ,
` Ericsson` , `Stroll` , ` Хартли` , `Сироткин` ],
`Точки` : [ 408 , 320 , 251 , 249 , 247 , 170 , 69 , 62 , 56 ,
53 , 50 , 49 , 39 , 37 , 29 , 12 , 9 , 6 , 4 , 1 ],
`Возраст` : [ 33 , 31 , 39 , <код class = "value"> 21 , 29 , 29 , 31 , 28 , 26 , 24 , 37 ,
22 , 21 , 32 , 22 , 26 , 28 , 20 , 29 , 23 ]}
# создать фрейм данных с помощью конструктора DataFrame
df = pd.DataFrame (dict1)
# результат показывает максимум
# Столбцы "Водитель", "Очки", "Возраст".
print (df. max ())
Вывод:
Код #2: Кто набрал максимальное количество баллов
#панды и numpy импортирует
import pandas as pd
import numpy as np
# Данные чемпионата мира по вождению 2018
dict1 = { `Водитель` : [ `Hamilton` , `Феттель` , ` Райкконен ` ,
` Verstappen` , `Bottas` , ` Риккардо` ,
`Hulkenberg` , ` Perez` , `Magnussen` ,
`Sainz` , ` Алонсо` , `Окон` , ` Леклерк` ,
`Grosjean` , ` Gasly` , ` Vandoorne` ,
` Ericsson` , `Прогулка` , `Hartley` , `Сироткин` ],
`Точки` : [ 408 , 320 , 251 , 249 , 247 , 170 , 69 , 62 , 56 ,
53 , 50 , 49 , 39 , 37 , 29 , 12 , 9 , 6 , 4 , 1 ],
`Возраст` : [ 33 , 31 , 39 , 21 , 29 , 29 , 31 , 28 , 26 , 24 , 37 ,
22 , 21 , 32 , 22 , 26 , 28 , 20 , 29 , 23 ]}
# создаем фрейм данных с помощью конструктора DataFrame
df = pd.DataFrame ( dict1)
# Кто набрал больше очков?
print (df [df.Points = = df.Points. max ( )])
< /table>Вывод:
Код №3: Каков максимальный возраст
# pandas and numpy импортирует
import pandas as pd
import numpy as np
# Данные чемпионата мира по вождению 2018
dict1 = { `Драйвер` : [ ` Гамильтона` , ` Феттеля` , `Райкконен` ,
`Verstappen` , ` Bottas` , `Риккардо` ,
`Хюлькенберг` , ` Перес` , `Магнуссен` ,
`Сайнс` , ` Алонсо` , `Ocon` , ` Leclerc` ,
` Grosjean` , `Gasly` , `Вандорн` ,
`Ericsson` , ` Прогулка ` , `Хартли` , `Сироткин` ],
`Точки` : [ 408 , 320 , 251 , 249 , 247 , 170 , 69 , 62 , 56 ,
53 , 50 , 49 , 39 , 37 , 29 , 12 , 9 , 6 , 4 , 1 ],
`Возраст` : [ 33 , 31 , 39 , 21 , 29 , 29 , 31 , 28 , 26 , 24 , 37 ,
22 , 21 , 32 , 22 , 26 , 28 , 20 , 29 , 23 ]}
# создать фрейм данных с помощью конструктора DataFrame
df = pd.DataFrame (dict1)
# какой максимальный возраст?
print (df.Age. max ())
Вывод:
Код № 4: Какая строка имеет максимальный возраст во фрейме данных | кто самый старый водитель?
| # pandas and numpy imports
import pandas as pd
import numpy as np
# Данные чемпионата мира по вождению 2018
dict1 = { `Драйвер` : [ ` Гамильтон` , `Vettel` , ` Райкконен` ,
`Ферстаппен` , `Боттас` , `Риккардо` ,
`Хюлькенберг` , ` Перес` , `Магнуссен` ,
`Сайнс` , `Алонсо` , ` Окон` , `Leclerc` , `Grosjean` , ` Gasly` , `Vandorne` ,
`Ericsson` , `Прогулка` , ` Хартли` , `Сироткин` ],
` Points` : [ 408 , 320 , 251 , 249 , 247 , 170 , 69 , 62 , 56 ,
53 , 50 , 49 , 39 , 37 , 29 , 12 , 9 , 6 , 4 , < класс кода = "значение"> 1 ],
`Возраст` : [ 33 , 31 , 39 , 21 , 29 , 29 , 31 , 28 , 26 , 24 , 37 ,
22 , 21 , 32 , 22 , 26 , 28 , 20 , 29 , 23 ]}
# создайте фрейм данных, используя Конструктор DataFrame
df = pd.DataFrame (dict1)
# Какая строка имеет максимальный возраст |
# Кто самый старый водитель?
print (df [df.Age = = df.Age. max ()])
|
Вывод:
Использование min в Dataframe —
Код #1: показывает минимальное количество столбцов "Водитель", "Очки", "Возраст".
| # импорт панд и numpy
import pandas as pd
import numpy как np
< |
Michael Zippo