Панды: получить подробную информацию о заголовках столбцов и жанрах DataFrame

Панды: Фильм Упражнение-5 с решением

Напишите программу Pandas, чтобы получить подробную информацию о заголовках столбцов и жанрах DataFrame.

Пример решения :

Код Python:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('movies_metadata.csv')
result = df[['title', 'genres']]
print("Details of title and genres:")
print(result)

Пример вывода:

 Детали названия и жанров:
                             заглавие /
0 История игрушек   
1 Джуманджи   
2 сварливых старика   
3 В ожидании выдоха   
4 Отец невесты, часть II   
5 Тепло   
6 сабрина   
7 Том и Гек   
8 Внезапная смерть   
9 GoldenEye   
10 Американский президент   
11 Дракула: мертвый и любящий его   
12 Балто   
13 Никсон   
14 остров головореза   
15 казино   
16 смысл и чувствительность   
17 Четыре комнаты   
18 Эйс Вентура: Когда зовет природа   
19 денежный поезд   
20 Получи коротышку   
21 Copycat   
22 убийцы   
23 порошок   
24 Покидая Лас Вегас   
25 Отелло   
26 сейчас и потом   
27 убеждение   
28 Город потерянных детей   
29 Шанхайская Триада   
30 опасных умов   
31 Двенадцать Обезьян   
32 Крылья Отваги   
33 детка   
34 Каррингтон   
35 ходячих мертвецов   
36 через море времени   
37 Это займет два   
38 бестолковых   
39 Крик, любимая страна   
40 Ричард III   
41 мертвый президент   
42 Восстановление   
43 Смертельная битва   
44 умереть за   
45 Как сделать американское лоскутное одеяло   
46 Se7en   
47 Покахонтас   
48 Когда наступает ночь   
49 Обычные подозреваемые   
                                               жанры  
0 [{'id': 16, 'name': 'Animation'}, {'id': 35, '...  
1 [{'id': 12, 'name': 'Adventure'}, {'id': 14, '...  
2 [{'id': 10749, 'name': 'Romance'}, {'id': 35, ...  
3 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'nam ...  
4 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}]  
5 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 80, 'nam ...  
6 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 10749, '...  
7 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 12, 'nam ...  
8 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 12, 'nam ...  
9 [{'id': 12, 'name': 'Adventure'}, {'id': 28, '...  
10 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'nam ...  
11 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 27, 'nam ...  
12 [{'id': 10751, 'name': 'Family'}, {'id': 16, '...  
13 [{'id': 36, 'name': 'History'}, {'id': 18, 'na ...  
14 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 12, 'nam ...  
15 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 80, 'name ...  
16 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
17 [{'id': 80, 'name': 'Crime'}, {'id': 35, 'name ...  
18 [{'id': 80, 'name': 'Crime'}, {'id': 35, 'name ...  
19 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 35, 'nam ...  
20 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 53, 'nam ...  
21 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 53, 'name ...  
22 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 12, 'nam ...  
23 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 14, 'name ...  
24 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
25 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}]  
26 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'nam ...  
27 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
28 [{'id': 14, 'name': 'Fantasy'}, {'id': 878, 'n ...  
29 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 80, 'name ...  
30 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 80, 'name ...  
31 [{'id': 878, 'name': 'Science Fiction'}, {'id' ...  
32 [{'id': 10749, 'name': 'Romance'}, {'id': 12, ...  
33 [{'id': 14, 'name': 'Fantasy'}, {'id': 18, 'na ...  
34 [{'id': 36, 'name': 'History'}, {'id': 18, 'na ...  
35 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}]  
36 [{'id': 12, 'name': 'Adventure'}, {'id': 36, '...  
37 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 10751, '...  
38 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'nam ...  
39 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}]  
40 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10752, 'n ...  
41 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 80, 'nam ...  
42 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
43 [{'id': 28, 'name': 'Action'}, {'id': 14, 'nam ...  
44 [{'id': 14, 'name': 'Fantasy'}, {'id': 18, 'na ...  
45 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
46 [{'id': 80, 'name': 'Crime'}, {'id': 9648, 'na ...  
47 [{'id': 12, 'name': 'Adventure'}, {'id': 16, '...  
48 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10749, 'n ...  
49 [{'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 80, 'name ...    
	                                       

Редактор кода Python:

Образец таблицы:

Есть другой способ решить это решение? Внесите свой код (и комментарии) через Disqus.

Предыдущий: Напишите программу Pandas для подсчета количества строк и столбцов в DataFrame (файл movies_metadata.csv).
Далее: Напишите программу «Панды», чтобы узнать подробности фильма с названием «Старые старики».