Pandas

Question 1

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
— —— ————– —–
0 Faj 10 non-null object
1 Súly 10 non-null int64
2 Magasság 10 non-null int64

Answer 1

df.info()

Question 2

(10, 5)
number of rows and columns

Answer 2

df.shape()

Question 3

Appending new row with elements:

Faj Súly Magasság Életkor Elterjedés
0 Tigris 250 120 10.0 Ázsia
10 Gepárd 8932 125 NaN India

Answer 3

df.append({
‘Elterjedés’ : ‘India’,
‘Magasság’ : 125,
‘Súly’ : 8932,
‘Faj’ : ‘Gepárd’
}, ignore_index=True)

Question 4

Printing 2 columns as Faj and Magasság

Answer 4

df[[‘Faj’, ‘Magasság’]]

Question 5

Index([‘Faj’, ‘Súly’, ‘Magasság’, ‘Életkor’, ‘Elterjedés’], dtype=’object’)

AND

Faj
Súly
Magasság
Életkor
Elterjedés

Answer 5

df.columns

AND

for i in df.columns:
print(i)

Question 6

The Faj with maximum Súly with var w

3 steps AND 1 step

Answer 6

w = df[‘Súly’] == df[‘Súly’].max()
df[w]
df[w][‘Faj’]

AND

print(df[‘Faj’][df.Súly == df.Súly.max()])

Question 7

Column ‘Magasság’ filtering above 100

Answer 7

df[(df[‘Magasság’]>100)]

Question 8

2 filter:
Column ‘Magasság’ filtering above 100
Column ‘Súly’ filtering above 500

Answer 8

cond2 = (df[(df[‘Magasság’]>100) & (df[‘Súly’]>500)])
cond2

Question 9

df.rename the column ‘Elterjedés’: to ‘Kategória’}

Answer 9

df.rename(columns={‘Elterjedés’: ‘Kategória’}, inplace=True)
df

Question 10

Print only ‘toyota’ type of ‘company’ column

Answer 10

toy = df[df[‘company’] ==’toyota’]
toy

Question 11

grouping the brands (‘company’) and the number of elements of is - no groupby

Answer 11

df[‘company’].value_counts()

Question 12

Find each company’s Higesht price car

Answer 12

df2 = df.groupby(‘company’)[‘price’].max()
print(df2)

Question 13

How to convert dictionary to DataFrame?

Answer 13

pandas.DataFrame.from_dict

Question 14

How to save to DataFrame?

Answer 14

pandas.DataFrame.to_csv