Почему Pandas таблицы спасают на сложных заданиях ЕГЭ
«Pandas таблицы» звучит пугающе, но на деле упрощает жизнь выпускнику. В задании 27 часто дают файл, где тысячи строк. Ручной перебор невозможен. Библиотека Pandas загружает его одной командой, после чего вычисления выполняются в секунды. Экономится не только время, но и нервы. Главное — понять базовые операции и не перепутать индексы со столбцами. Дальше всё работает почти автоматически.
Установка и быстрый старт с Pandas таблицы
Начинаем с установки: pip install pandas. Часто ставят и Jupyter Notebook, потому что визуально видно каждую ячейку. Создаём файл data.csv с парой строк, читаем так: import pandas as pd; df = pd.read_csv('data.csv'). Уже на этом шаге видно первую магию — функции head() и info(). Они показывают структуру таблицы и типы данных. Распечатка лишних столбцов не нужна. Строки с ошибками в кодировке легко ловятся параметром encoding='utf-8'. Теперь у нас в руках объект DataFrame, готовый к манипуляциям.
Структура DataFrame без загадок
DataFrame напоминает лист Excel, но умнее. Индекс слева перечисляет строки. Столбцы имеют собственные имена. Обращаемся к колонке так: df['price']. Чтобы выбрать несколько, передаём список: df[['price', 'date']]. Изменить индекс поможет set_index(), чаще используют дату или уникальный идентификатор. Типы данных критичны: числа должны храниться как int64 или float64, иначе арифметика даст сбой. Для конвертации используйте astype(int) или pd.to_datetime(). Ещё один важный трюк — метод describe(). Он мгновенно выводит среднее, минимум и максимум. Эти показатели часто требуют в формулировке ЕГЭ.
Фильтрация и сортировка: решаем условные подсчёты
Самое популярное действие — отбор строк по условию. Пишется в одну строку: df[df['score'] >= 80]. Если критериев несколько, соединяем их амперсандом: df[(df['city']=='Москва') & (df['score']<50)]. После фильтрации считают количество: len(df) или df.shape[0]. Сортировка выполняется методом sort_values(); запомните параметр ascending=False, он ставит максимумы наверх. В сложных задачах комбинируют сортировку и срез iloc[:10], получая топ-10 элементов. Такой код читается даже под стрессом экзамена.
Группировка и агрегация: подсчитываем среднее без калькулятора
Команда groupby() превращает длинную таблицу в сводку. Запрос «средняя прибыль по регионам» записывается так: df.groupby('region')['profit'].mean(). Для нескольких показателей применяют .agg({'profit':'mean','sales':'sum'}). Не забудьте сбросить индекс, иначе вывод будет трудно читать: .reset_index(). В ЕГЭ просят найти разницу между максимальным и минимальным значением внутри группы. Реализуем: g = df.groupby('code')['value'].agg(['max','min']); g['diff']=g['max']-g['min']. Всё вычисляется честно, ошибок округления нет.
Читаем csv и xlsx без ошибок кодировки
Файлы приходят в разных форматах. Csv открывается мгновенно. Xlsx требует pip install openpyxl, затем: pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Лист1'). Частая проблема — разделитель «;». Указываем его явно: pd.read_csv('data.csv', sep=';'). Если видите кракозябры, меняем кодировку на cp1251. Ещё одна тонкость: лишние пробелы в названиях колонок. Лечится списком: df.columns = df.columns.str.strip(). При импорте больших файлов спасает параметр usecols; он читает только нужные столбцы, сокращая память и время.
Типичные ловушки и способы их обхода
Главная ловушка — смешанные типы в одном столбце. Строки мешаются с числами, и арифметика падает. Сразу проверяйте df.dtypes. Вторая ошибка — забытый inplace. Метод drop() без параметра inplace=True не изменит исходную таблицу. Третья проблема — SettingWithCopyWarning. Вызывается, когда изменяют срез. Решение: используйте .loc: df.loc[df['age']<18,'tariff']='детский'. Наконец, не храните лишние столбцы. В задании 27 каждая колонка читается памятью. Удаление выполняется так: df = df[['need1','need2']]. Простые правила сокращают шанс критической ошибки почти до нуля.
Мини-план подготовки с Pandas таблицы
Первый шаг — изучить десять базовых методов: read_*, head, info, describe, loc, groupby, agg, sort_values, drop, merge. Второй — решить пять реальных задач прошлых лет, ограничив время часом. Третий — написать хитрую функцию, которая загружает файл, выполняет расчёты и сохраняет результат. Авторский совет: каждую новую операцию сразу заносите в отдельный блокнот с примерами кода. Так к маю формируется библиотека решений. Если нужна системная поддержка, полезен наш курс подготовки к ЕГЭ по информатике, где уделяем Pandas особое внимание. Тренируйтесь регулярно, и таблицы перестанут пугать. Вместо хаоса вы увидите чёткую структуру, а в ответе получите правильные цифры. Удачи на экзамене!