Drinks

Cerca il dataset con Google… Carica i dati import pandas as pd drinks=pd.read_csv(“drinks.csv”) Dato qualitativo drinks[“continent”].describe() Dato quantitativo drinks[“beer_servings”].describe()

Advertising

Importa le librerie import matplotlib.pyplot as plt import pandas  as pd import seaborn as sns Importa i dati data = pd.read_csv(‘Advertising.csv’, index_col=0) Vedi… print(data) TV radio newspaper sales 1 230.1 37.8 69.2 22.1 2 44.5 39.3 45.1 10.4 3 17.2 45.9 69.3 9.3 4 151.5 41.3 58.5 18.5 5 180.8 10.8 58.4 12.9 . ….. … Leggi tutto

President heights

Importa le librerie import numpy as np import pandas as pd Carica il file dei dati data=pd.read_csv(“president_heights.csv”) Dai un’occhiata print(data) order name height(cm) 0 1 George Washington 189 1 2 John Adams 170 2 3 Thomas Jefferson 189 3 4 James Madison 163 4 5 James Monroe 183 .. .. … … 37 40 Ronald Reagan 185 38 … Leggi tutto

Brics

Importa il modulo pandas con l’alias pd import pandas as pd print(pd.__version__) Crea una serie di dati Cerca i dati aggiornati (?) area: migliaia di km quadrati popolazione: milioni di persone sigle a due lettere dizionario = { “nazioni”    : [  “Brasile”, “Russia”,      “India”,    “Cina”, “Sud Africa” ],                “capitali”   : [ “Brasilia”, “Mosca”, “Nuova Dehli”, “Pechino”,   “Pretoria” ],                “area”       : [ 8516, 17098, 3287, … Leggi tutto

Cars

Importa il modulo pandas con l’alias pd import pandas as pd print(pd.__version__) Carica i dati Da una lista lista=[ [ “United States”,809,True ], [ “Australia”,731,False ], [ “Japan”,588,False ], [ “India”,18,False ], [ “Russia”,200,False ], [ “Morocco”,70,True ], [ “Egypt”,45,True ] ] cars=pd.DataFrame(lista, columns=[ “country”,”cars_per_cap”,”drives_right” ]) print(cars) da un dizionario dizionario={ “country”     : [ “United States”, “Australia”, “Japan”, “India”, … Leggi tutto