В качестве DataFrame мы возьмем csv-файл.
Чтение csv-файла
Так как в файле используется разделитель “;” вместо “,”, передадим в качестве второго аргумента separator.
import pandas as pd
csv_df = pd.read_csv('city.csv',sep=';')
csv_df
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image.png)
Просмотр сведений о DataFrame
csv_df.info()
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image-1.png)
Вывод нулевых значений из столбца District.
csv_df[ csv_df['District'].isnull() ]
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image-2.png)
Агрегирование
csv_df.describe()
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image-3.png)
Подсчет уникальных значений в столбце CountryCode
csv_df.CountryCode.unique().size
Подсчет количества значений столбца CountryCode по каждому значению
csv_df.CountryCode.value_counts()
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image-4.png)
в долях:
csv_df.CountryCode.value_counts(normalize=True)
![Функции в Pandas при работе с DataFrame](https://aboutdatum.ru/wp-content/uploads/2023/01/image-5.png)