DataFrame — это структура данных в Pandas, которая напоминает таблицу. В этой таблице есть строки и столбцы, где строки могут быть отдельными записями, а столбцы — различными параметрами или характеристиками этих записей. DataFrame позволяет легко обрабатывать и анализировать данные, проводить вычисления, фильтровать информацию и многое другое.

Почему DataFrame удобен?

Универсальность: DataFrame поддерживает данные различных типов: числа, строки, даты и даже сложные объекты. Это делает его идеальным для работы с реальными данными, которые часто бывают разнородными.

Простота работы с данными: Pandas предоставляет множество удобных функций для работы с DataFrame, что позволяет быстро выполнять сложные операции: объединять таблицы, группировать данные, фильтровать строки и столбцы.

Интеграция с другими инструментами: DataFrame легко интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy, Matplotlib и Seaborn, что делает его мощным инструментом для анализа и визуализации данных.

Рассмотрим простой пример на изображении-, чтобы лучше понять, как работает DataFrame. Представьте, что у вас есть данные о продажах различных товаров за несколько дней. Вы хотите собрать эти данные в таблицу и проанализировать их.

• Создание DataFrame: Мы создаём DataFrame df из словаря data, где ключи словаря становятся названиями столбцов, а значения — содержимым этих столбцов.

• Вывод таблицы: Мы выводим на экран наш DataFrame, который выглядит как аккуратная таблица.

• Фильтрация данных: Мы фильтруем таблицу, выбирая только те строки, где продажи превышают 70 единиц.

DataFrame — это инструмент для работы с табличными данными в Python. Он позволяет быстро и эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, что делает его незаменимым для тех, кто работает с информацией в формате таблиц.