6 Pandas Operations pre začiatočníkov

Pandas je open-source Python knižnica používaná hlavne na manipuláciu a analýzu údajov. Je postavená na knižnici NumPy a poskytuje vysokovýkonné, ľahko použiteľné dátové štruktúry a nástroje na analýzu dát pre programovací jazyk Python.

V tomto článku sa dozviete, ako vykonať 6 základných operácií pomocou Pandy.

Príklady použitia Pandy

Príklady v tomto článku môžete spustiť pomocou výpočtových notebookov ako napr Zápisník Jupyter, Google Colab, atď. Príklady môžete spustiť aj zadaním kódu priamo do interpreta Pythonu v interaktívnom režime.

Ak sa chcete pozrieť na úplný zdrojový kód použitý v tomto článku, môžete získať prístup k súboru Python Notebook z tohto Úložisko GitHub.

1. Ako importovať pandy ako pd a vytlačiť číslo verzie

Musíte použiť importovať kľúčové slovo na import akejkoľvek knižnice v Pythone. Pandy sa zvyčajne dovážajú pod pd alias. S týmto prístupom môžete označovať balík Pandas ako pd namiesto pandy.

importovať pandy ako pd
vytlačiť (pd.__version__)

Výkon:

1.2.4

2. Ako vytvoriť sériu v Pandas

Séria Pandas je jednorozmerné pole, ktoré obsahuje údaje akéhokoľvek typu. Je to ako stĺpec v tabuľke. Môžete vytvoriť sériu pomocou numpy polí, numpy funkcií, zoznamov, slovníkov, skalárnych hodnôt atď.

Hodnoty série sú označené ich indexovým číslom. Štandardne má prvá hodnota index 0, druhá hodnota má index 1 atď. Ak chcete pomenovať svoje vlastné štítky, musíte použiť index argument.

Ako vytvoriť prázdnu sériu

s = pd. Séria (dtype='float64')
s

Výkon:

Séria([], dtype: float64)

Vo vyššie uvedenom príklade je prázdny rad s plavák vytvorí sa dátový typ.

Ako vytvoriť sériu pomocou NumPy Array

importovať pandy ako pd
import numpy ako np
d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
s = pd. Séria (d)
s

Výkon:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int32

Súvisiace: NumPy operácie pre začiatočníkov

Ako vytvoriť sériu pomocou zoznamu

d = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd. Séria (d)
s

Výkon:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64

Ako vytvoriť sériu s indexom

Ak chcete vytvoriť sériu s indexom, musíte použiť index argument. Počet indexov sa musí rovnať počtu prvkov v rade.

d = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd. Séria (d, index=["jeden", "dva", "tri", "štyri", "päť"])
s

Výkon:

jeden 1
dve 2
tri 3
štyri 4
päť 5
dtype: int64

Ako vytvoriť sériu pomocou slovníka

Kľúče slovníka sa stávajú štítkami série.

d = {"jeden": 1,
"dva": 2,
"tri": 3,
"štyri": 4,
"päť": 5}
s = pd. Séria (d)
s

Výkon:

jeden 1
dve 2
tri 3
štyri 4
päť 5
dtype: int64

Ako vytvoriť sériu pomocou skalárnej hodnoty

Ak chcete vytvoriť sériu pomocou skalárnej hodnoty, musíte zadať index argument.

s = pd. Séria (1, index = ["a", "b", "c", "d"])
s

Výkon:

1
b 1
c 1
d 1
dtype: int64

3. Ako vytvoriť dátový rámec v Pandas

DataFrame je dvojrozmerná dátová štruktúra, kde sú dáta zarovnané vo forme riadkov a stĺpcov. DataFrame možno vytvoriť pomocou slovníkov, zoznamov, zoznamov slovníkov, numpy polí atď. V reálnom svete sa DataFrames vytvárajú pomocou existujúceho úložiska, ako sú súbory CSV, súbory Excel, databázy SQL atď.

Objekt DataFrame podporuje množstvo atribútov a metód. Ak sa o nich chcete dozvedieť viac, môžete si pozrieť oficiálnu dokumentáciu dátový rámec pandy.

Ako vytvoriť prázdny dátový rámec

df = pd. DataFrame()
tlačiť (df)

Výkon:

Prázdny DataFrame
Stĺpce: []
Index: []

Ako vytvoriť dátový rámec pomocou zoznamu

listObj = ["MUO", "technológia", "zjednodušené"]
df = pd. DataFrame (listObj)
tlačiť (df)

Výkon:

 0
0 MUO
1 technológie
2 zjednodušené

Ako vytvoriť DataFrame pomocou slovníka ndarray/Lists

batmanData = {'Názov filmu': ['Batman začína', 'Temný rytier', 'The Dark Knight Rises'],
'Rok vydania': [2005, 2008, 2012]}
df = pd. DataFrame (batmanData)
tlačiť (df)

Výkon:

 Názov filmu Rok vydania
0 Batman začína 2005
1 Temný rytier 2008
2 The Dark Knight Rises 2012

Ako vytvoriť dátový rámec pomocou zoznamu zoznamov

údaje = [['Alex', 601], ['Bob', 602], ['Cataline', 603]]
df = pd. DataFrame (údaje, stĺpce = ['Name', 'Roll No.'])
tlačiť (df)

Výkon:

 Menný zoznam č.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Cataline 603

Ako vytvoriť DataFrame pomocou zoznamu slovníkov

údaje = [{'Name': 'Alex', 'Roll No.': 601},
{'Name': 'Bob', 'Roll No.': 602},
{'Name': 'Cataline', 'Roll No.': 603}]
df = pd. DataFrame (údaje)
tlačiť (df)

Výkon:

 Menný zoznam č.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Cataline 603

Súvisiace: Ako previesť zoznam na slovník v Pythone

Ako vytvoriť DataFrame pomocou funkcie zip().

Použi PSČ() funkcia na zlúčenie zoznamov v Pythone.

Meno = ['Alex', 'Bob', 'Cataline']
Číslo rolky = [601, 602, 603]
listOfTuples = zoznam (zip (meno, číslo rolky))
df = pd. DataFrame (listOfTuples, columns = ['Name', 'Roll No.'])
tlačiť (df)

Výkon:

 Menný zoznam č.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Cataline 603

4. Ako čítať údaje CSV v Pandas

Súbor „hodnoty oddelené čiarkou“ (CSV) je textový súbor s oddeľovačmi, ktorý na oddelenie hodnôt používa čiarku. Súbor CSV si môžete prečítať pomocou read_csv() metóda v pandách. Ak chcete vytlačiť celý DataFrame, použite natiahnuť() metóda.

V tomto a nasledujúcich príkladoch toto súbor CSV sa použije na vykonávanie operácií.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
tlačiť (df.to_string())

Výkon:

5. Ako analyzovať dátové rámce pomocou metód head(), tail() a info().

Ako zobraziť údaje pomocou metódy head().

The hlava () metóda je jedným z najlepších spôsobov, ako získať rýchly prehľad o DataFrame. Táto metóda vráti hlavičku a zadaný počet riadkov, počnúc zhora.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
tlač (df.head (10))

Výkon:

Ak nezadáte počet riadkov, vráti sa prvých 5 riadkov.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
tlač (df.head())

Výkon:

Ako zobraziť údaje pomocou metódy tail().

The chvost() metóda vráti hlavičku a zadaný počet riadkov, počnúc zdola.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
tlač (df.tail (10))

Výkon:

Ak nezadáte počet riadkov, vráti sa posledných 5 riadkov.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
tlač (df.tail())

Výkon:

Ako získať informácie o údajoch

The Info() Metódy vracajú krátke zhrnutie dátového rámca vrátane indexu dtype a stĺpcových dtypes, nenulové hodnoty a využitie pamäte.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
vytlačiť (df.info())

Výkon:

6. Ako čítať údaje JSON v Pandas

JSON (JavaSkript Object Notation) je ľahký formát na výmenu údajov. Súbor JSON si môžete prečítať pomocou read_json() metóda v pandách. Ak chcete vytlačiť celý DataFrame, použite natiahnuť() metóda.

V nižšie uvedenom príklade toto súbor JSON sa používa na vykonávanie operácií.

Súvisiace: Čo je JSON? Laický prehľad

df = pd.read_json(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/google_markers.json')
tlačiť (df.to_string())

Výkon:

Obnovte si svoje znalosti Pythonu pomocou vstavaných funkcií a metód

Funkcie pomáhajú skrátiť váš kód a zlepšiť jeho efektivitu. Funkcie a metódy ako znížiť (), rozdeliť (), enumerate(), eval(), okrúhly(), atď. môže váš kód urobiť robustným a ľahko pochopiteľným. Vždy je dobré vedieť o vstavaných funkciách a metódach, pretože môžu do značnej miery zjednodušiť vaše programovacie úlohy.

20 funkcií Pythonu, ktoré by ste mali vedieť

Štandardná knižnica Pythonu obsahuje mnoho funkcií, ktoré vám pomôžu s vašimi programovacími úlohami. Získajte informácie o najužitočnejších a vytvorte robustnejší kód.

Prečítajte si ďalej

O autorovi