Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Как создать dataframe pandas?
Для создания DataFrame в pandas можно использовать различные методы. Ниже приведены некоторые из них:
1. Создание DataFrame из списка или массива:
```python
import pandas as pd
data = [['John', 28], ['Alice', 32], ['Bob', 45]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. Создание ... Читать далее
Dataframe — это структура данных, которая представляет собой двумерную таблицу, состоящую из рядов и столбцов. Она является основным объектом в библиотеке pandas, которая используется для анализа и манипуляции данными. Dataframe позволяет хранить и обрабатывать данные различных типов (числа, строки, булевы значения и т. д.) и предоставляет мощные инструменты для фильтрации, сортировки, группировки и агрегации данных. Dataframe также обеспечивает удобный доступ к данным по индексам и меткам, а также позволяет выполнять операции поэлементно и векторизованно.