Pandas с нуля. Часть 1: Series, DataFrame и создание данных

Это часть 1 из 10 курса «Pandas с нуля для аналитика». Здесь ты разберёшься, что вообще такое pandas, чем Series отличается от DataFrame и как собрать данные руками из словаря, списка или numpy-массива. Это фундамент — без него остальные 9 частей будут магией, а не инструментом.

Что разберёшь в этом уроке

• Что такое pandas и зачем он аналитику
• Series — колонка с подписанными ячейками
• DataFrame — это вся таблица
• Другие способы собрать DataFrame
• Анатомия DataFrame: индекс, колонки, dtypes

Частые вопросы

Чем отличается Series от DataFrame в pandas?

Series — это одномерный массив с индексом (фактически одна колонка), а DataFrame — двумерная таблица из нескольких Series с общим индексом строк. Колонка DataFrame, взятая через df['col'], возвращается как Series.

Как создать DataFrame из словаря или списка?

Передайте структуру в конструктор: pd.DataFrame({'a': [1,2], 'b': [3,4]}) создаст колонки из ключей словаря, а pd.DataFrame([[1,3],[2,4]], columns=['a','b']) — из списка списков, где каждый вложенный список это строка.

Как задать свой индекс при создании DataFrame?

Передайте параметр index в конструктор: pd.DataFrame(data, index=['x','y','z']). Уже готовому DataFrame индекс меняют через df.set_index('col') или df.index = [...].