Znanost o podacima

Kako stvoriti Pandas DataFrame u Pythonu?

Kako stvoriti Pandas DataFrame u Pythonu?

Pandas DataFrame je 2D (dvodimenzionalna) anotirana struktura podataka u kojoj se podaci poravnavaju u tabličnom obliku s različitim redovima i stupcima. Radi lakšeg razumijevanja, DataFrame se ponaša poput proračunske tablice koja sadrži tri različite komponente: indeks, stupce i podatke. Pandas DataFrames su najčešći način korištenja pandinih objekata.

Pandas DataFrames mogu se stvoriti različitim metodama. Ovaj će članak objasniti sve moguće metode pomoću kojih možete stvoriti Pandas DataFrame u pythonu. Sve smo primjere pokrenuli na alatu pycharm. Krenimo s provedbom svake metode jednu po jednu.

Osnovna sintaksa

Slijedite sljedeću sintaksu tijekom stvaranja okvira podataka u Pandas python:

pd.DataFrame (Df_data)

Primjer: Objasnimo na primjeru. U ovom smo slučaju podatke o imenima i postocima učenika pohranili u varijablu 'Students_Data'. Dalje, koristeći pd.DataFrame (), stvorili smo DataFrames za prikaz rezultata učenika.

uvoziti pande kao pd
Podaci o studentima =
'Ime': ['Samreena', 'Asif', 'Mahwish', 'Raees'],
'Postotak': [90,80,70,85]
rezultat = pd.DataFrame (Podaci_učenika)
ispis (rezultat)

Metode za stvaranje okvira podataka Pandas

Pandas DataFrames mogu se kreirati na različite načine o kojima ćemo raspravljati u ostatku članka. Rezultat studentskih tečajeva ispisat ćemo u obliku okvira podataka. Dakle, pomoću jedne od sljedećih metoda možete stvoriti slične okvire podataka koji su predstavljeni na sljedećoj slici:

Metoda # 01: Stvaranje Pandas DataFrame-a iz rječnika popisa

U sljedećem primjeru, DataFrames se kreiraju iz rječnika popisa koji se odnose na rezultate studentskog tečaja. Prvo uvezite knjižnicu pande, a zatim stvorite rječnik popisa. Tipke dict predstavljaju nazive stupaca kao što su 'Student_Name', 'Course_Title' i 'GPA'. Popisi predstavljaju podatke ili sadržaj stupca. Varijabla 'dictionary_lists' sadrži podatke učenika koji su dalje dodijeljeni varijabli 'df1'. Koristeći izjavu za ispis, ispišite sav sadržaj DataFrames-a.

Primjer:

# Uvoz knjižnica za pande i numpy
uvoziti pande kao pd
# Uvezi knjižnicu pande
uvoziti pande kao pd
# Stvorite rječnik popisa
rječnik_popisa =
'Student_Name': ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
'Course_Title': ['SQA', 'SRE', 'IT Basics', 'Artificial Intelligence'],
„Prosjek prosjeka”: [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# Stvorite DataFrame
dframe = pd.DataFrame (popisi_rečnika)
ispis (dframe)

Nakon izvršavanja gornjeg koda, prikazat će se sljedeći izlaz:

Metoda # 02: Stvorite Pandas DataFrame iz rječnika polja NumPy

DataFrame se može stvoriti iz diktata niza / popisa. U tu svrhu duljina mora biti jednaka cijelom nizu. Ako se proslijedi neki indeks, tada bi duljina indeksa trebala biti jednaka duljini polja. Ako se ne proslijedi niti jedan indeks, tada će u ovom slučaju zadani indeks biti raspon (n). Ovdje n predstavlja duljinu polja.

Primjer:

uvoz numpy kao np
# Stvorite numpyni niz
nparray = np.niz (
[['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
['SQA', 'SRE', 'Osnove informatike', 'Umjetna inteligencija'],
[3.1, 3.3, 2.8, 4.0]])
# Stvorite rječnik nparray
rječnik_parnika =
'Ime_učenika': nparray [0],
'Naslov kursa': nparray [1],
'GPA': nparray [2]
# Stvorite DataFrame
dframe = pd.DataFrame (rječnik_parnice)
ispis (dframe)

Metoda # 03: Stvaranje panda DataFrame pomoću popisa popisa

U sljedećem kodu svaki redak predstavlja jedan redak.

Primjer:

# Uvezi biblioteku Pandas pd
uvoziti pande kao pd
# Stvorite popis popisa
popis_grupa = [
['Samreena', 'SQA', 3.1],
['Raees', 'SRE', 3.3],
['Sara', 'Osnove informatike', 2.8],
['Sana', 'Umjetna inteligencija', 4.0]]
# Stvorite DataFrame
dframe = pd.DataFrame (popisi grupa, stupci = ['Ime_učenika', 'Naslov kursa', 'GPA'])
ispis (dframe)

Metoda # 04: Stvaranje pandas DataFrame koristeći popis rječnika

U sljedećem kodu svaki rječnik predstavlja jedan redak i ključeve koji predstavljaju imena stupaca.

Primjer:

# Uvoz pandi iz knjižnice
uvoziti pande kao pd
# Stvorite popis rječnika
dict_list = [
'Student_Name': 'Samreena', 'Course_Title': 'SQA', 'GPA': 3.1,
'Student_Name': 'Raees', 'Course_Title': 'SRE', 'GPA': 3.3,
'Student_Name': 'Sara', 'Course_Title': 'Osnove informatike', 'GPA': 2.8,
'Student_Name': 'Sana', 'Course_Title': 'Umjetna inteligencija', 'GPA': 4.0]
# Stvorite DataFrame
dframe = pd.DataFrame (dict_list)
ispis (dframe)

Metoda # 05: Stvaranje podatkovnog okvira za pande iz niza dict of pandas

Tipke dict predstavljaju imena stupaca, a svaka serija predstavlja sadržaj stupca. U slijedećim redovima koda uzeli smo tri vrste serija: Name_series, Course_series i GPA_series.

Primjer:

# Uvoz pandi iz knjižnice
uvoziti pande kao pd
# Stvorite seriju imena učenika
Serija_imena = pd.Serije (['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'])
Serija_tečaja = pd.Serije (['SQA', 'SRE', 'Osnove informatike', 'Umjetna inteligencija'])
GPA_series = pd.Serija ([3.1, 3.3, 2.8, 4.0])
# Stvorite rječnik serije
rječnik_parnice
\
'] = ' Ime ': Imena_serija,' Dob ': Niz_tečaja,' Odjel ': GPA_serije
# Izrada podatkovnog okvira
dframe = pd.DataFrame (rječnik_parnice)
ispis (dframe)

Metoda # 06: Stvorite Pandas DataFrame pomoću funkcije zip ().

Različiti se popisi mogu spojiti putem funkcije lista (zip ()). U sljedećem primjeru, pande DataFrame kreiraju se pozivanjem pd.Funkcija DataFrame (). Stvorena su tri različita popisa koja su spojena u obliku korijena.

Primjer:

uvoziti pande kao pd
# Lista1
Student_Name = ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana']
# Lista2
Course_Title = ['SQA', 'SRE', 'IT Basics', 'Artificial Intelligence']
# Lista3
GPA = [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# Dalje preuzmite popis korpica s tri popisa, spojite ih pomoću zip ().
korijeni = popis (zip (Ime_učenika, Naziv kursa, GPA))
# Dodijelite vrijednosti podataka koritnicama.
korijeni
# Pretvaranje popisa tupleva u pandu Dataframe.
dframe = pd.DataFrame (korice, stupci = ['Ime_učenika', 'Naziv kursa', 'GPA'])
# Ispis podataka.
ispis (dframe)

Zaključak

Koristeći gornje metode, možete stvoriti Pandas DataFrames u pythonu. Ispisali smo studentski tečaj GPA stvarajući Pandas DataFrames. Nadamo se da ćete dobiti korisne rezultate nakon pokretanja gore spomenutih primjera. Svi su programi dobro komentirani radi boljeg razumijevanja. Ako imate više načina za stvaranje Pandas DataFrames-a, nemojte se ustručavati podijeliti ih s nama. Hvala što ste pročitali ovaj vodič.

10 najboljih igara za igranje na Ubuntuu
Windows platforma bila je jedna od dominantnih platformi za igre zbog ogromnog postotka igara koje se danas razvijaju kako bi podržavale Windows. Može...
5 najboljih arkadnih igara za Linux
U današnje vrijeme računala su ozbiljni strojevi koji se koriste za igre na sreću. Ako ne uspijete dobiti novi visoki rezultat, znat ćete na što misli...
Bitka za Wesnoth 1.13.6 Razvoj objavljen
Bitka za Wesnoth 1.13.6 objavljeno prošlog mjeseca, šesto je razvojno izdanje u izdanju 1.13.x series i donosi niz poboljšanja, ponajviše korisničkog ...