Breaking News

Frescoplay HandsOn Python Pandas Working With CSV's

Frescoplay HandsOn Python Pandas Working With CSVs




Task 1

 

      Create a series named heights_A with values 176.2, 158.4, 167.6, 156.2, and 161.4These values represent heights of 5 students of class A.

      Label each student as s1, s2, s3, s4, and s5.

 

      Create another series named weights_A with values 85.1, 90.2, 76.8, 80.4, and 78.9. These values represent weights of 5 students of class A.

      Label each student as s1, s2, s3, s4, and s5.

 

      Create a dataframe named df_A, which contains the height  and weight of five students namels1, s2, s3, s4 and s5.

 

      Label the columns

as Student_height and Student_weight,

respectively.

 

      Write the contents of df_A to a CSV file named classA.csv.

Note:Use the to_csv method associated with a data frame.

 

      Verify if the file classA.csv exists in the present directory using command Is -I.

 

      You can also view the contents of the file using the command cat classA.csv


Click on Run then Install then write the below code in prog file. Then click Run then Run.



#Write your code here import numpy as np import pandas as pd

height_A=pd.Series([176.2, 158.4, 167.6, 156.2,161.4], index = ['s1', 's2', 's3', 's4', 's5'])

weight_A=pd.Series([85.1, 90.2, 76.8, 80.4, 78.9], index = ['s1', 's2', 's3', 's4', 's5']) df_A=pd.DataFrame({'Student_height':height_A, 'Student_weight':weight_A})

 

df_A.to_csv("classA.csv") df_A2=pd.read_csv("classA.csv") print(df_A2)

df_A3=pd.read_csv("classA.csv", index_col=0) print(df_A3)

np.random.seed(100)

heights_B = pd.Series(np.random.normal(loc= 170.0, scale=25.0, size=5)) np.random.seed(100)

weights_B=pd.Series(np.random.normal(loc= 75.0, scale=12.0, size=5))

 

df_B=pd.DataFrame({'Student_height':heights_B, 'Student_weight':weights_B}) df_B.to_csv("classB.csv", index=False)

df_B2=pd.read_csv("classB.csv")

 

print(df_B2)

df_B3=pd.read_csv("classB.csv", header=None) print(df_B3)

df_B4=pd.read_csv("classB.csv", header=None,skiprows=2) print(df_B4)


Run Test: Will be succesful

No comments