Доступ к элементам в pandas dataframe

Параметризация запросов

Параметризация — одна из самых полезных особенностей Postman.

Часто необходимо выполнить один и тот же запрос на разных наборах данных. С помощью параметризации, можно использовать переменные при выполнении запросов.

В Postman, параметры создаются с помощью двойных скобок: `test`.

Например, наш base URL — https://testengineer.ru и мы сохраняем это значение в переменной с именем base_url. В этом случае, мы можем обратиться к этой переменной из запроса, написав `base_url`. Для того, чтобы отправить запрос на этот URL, мы подставим эту переменную в запрос. Выглядеть это будет так: `base_url`/get?customers=new. Запрос будет отправлен на https://testengineer.ru/get?customers=new

Шаг 1: Меняем тип HTTP-запроса на GET и вводим URL:

Шаг 2: Меняем URL на параметр `url`. После этого URL запроса должен быть таким: `url`/users

Шаг 3: Теперь нам нужно создать переменную окружения, чтобы использовать ее в качестве параметра. Для этого нажимаем на кнопку с глазом и кликаем на Edit (редактировать), чтобы создать глобальную переменную и затем использовать ее в коллекциях.

Шаг 4: В окне создания переменной задаем имя (именем будет url) и значение (значением будет https://jsonplaceholder.typicode.com). После этого нажимаем Save (Сохранить)

Шаг 5: Возвращаемся к GET-запросу и нажимаем Send (отправить)

Если все сделано правильно, значение переменной, которую мы создали, будет подставлено вместо ее имени и запрос выполнится успешно.

Запуск коллекций с помощью Newman

Для того, чтобы запустить коллекции с помощью Newman, делаем следующее:

Шаг 2: Открываем командную строку и выполняем команду

Шаг 3: После установки newman заходим в Postman. В списке коллекции находим нашу коллекцию, нажимаем на три точки и выбираем Export (Экспортировать)

Шаг 4: В появившемся окне выбираем «Export Collection as Collection 2.1 (Recommended)» и нажимаем Export.

Шаг 5: Выбираем папку, в которую экспортировать коллекцию и нажимаем Save. Рекомендуем создать отдельную папку для Postman-тестов. После нажатия на Save, коллекция будет экспортирована в выбранную папку.

Шаг 6: Для корректного запуска нам понадобится экспортировать и окружение. Для этого нажимаем на кнопку с глазом и выбираем опцию Download as JSON. Выбираем папку, в которую экспортировать окружение и нажимаем Save. Рекомендуем экспортировать окружение в ту же папку, в которую была экспортирована коллекция.

Шаг 7: Теперь, когда мы экспортировали коллекцию и окружения в папку, возвращаемся в командную строку и меняем директорию на ту, где находятся коллекция и окружение.

Например:

Шаг 8: Запускаем коллекцию с помощью команды:

После выполнения коллекции, появятся результаты выполнения тестов.

Что такое расчётный адрес в Steam?

Если вы предпочитаете расплачиваться картой, вам нужно будет не только ввести все данные, но и указать свой расчётный адрес.

Расчётный адрес позволяет подтвердить личность пользователя, решить возможные проблемы с платежом и снизить вероятность мошеннических действий. Однако для пользователей из России это не актуально — всё ограничится чеками, которые будут отправлены на электронную почту. Законодательство нашей страны не требует, чтобы банки присылали квитанции вам домой. Но адрес придётся оставить в любом случае — иначе у вас просто не получится зарегистрировать вашу банковскую карту.

Отметим, что графу «Расчётный адрес, строка 2» тоже заполнять не нужно. Она рассчитана прежде всего на пользователей из других стран, которые указывают дополнительную информацию, вроде абонентского ящика.

Пример 1

В этом примере мы создадим DataFrame и добавим новую строку. Она инициализируется как словарь Python, а функция append() используется для добавления строки.

Когда вы добавляете словарь Python в append(), убедитесь, что вы передаете ignore_index = True.

Метод append() возвращает DataFrame с вновь добавленной строкой.

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

	
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = {'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92, 'algebra':97}
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=True)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Запустите указанную выше программу Python, и вы увидите исходный DataFrame, к которому добавлена новая строка.

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87


New row added to DataFrame
--------------------------
   name  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87
4   Geo       87         92       97

Галопом по Европам, или Кратко об интерфейсах

Set — это неупорядоченное множество уникальных элементов.

Например, мешочек с бочонками для игры в лото: каждый номер от 1 до 90 встречается в нём ровно один раз, и заранее неизвестно, в каком порядке бочонки вынут при игре.

List — упорядоченный список, в котором у каждого элемента есть индекс. Дубликаты значений допускаются.

Например, последовательность букв в слове: буквы могут повторяться, при этом их порядок важен.

Queue — очередь. В таком списке элементы можно добавлять только в хвост, а удалять — только из начала. Так реализуется концепция FIFO (first in, first out) — «первым пришёл — первым ушёл». Вам обязательно напомнят это правило, если попробуете пролезть без очереди в магазине:

А ещё есть LIFO (last in, first out), то есть «последним пришёл — первым ушёл». Пример — стопка рекламных буклетов на ресепшене отеля: первыми забирают самые верхние (положенные последними). Структуру, которая реализует эту концепцию, называют стеком.

Deque может выступать и как очередь, и как стек. Это значит, что элементы можно добавлять как в её начало, так и в конец. То же относится к удалению.

Будет здорово, если на собеседовании вы назовёте Deque правильно: «дэк», а не «дэкью», как часто говорят.

Map состоит из пар «ключ-значение». Ключи уникальны, а значения могут повторяться. Порядок элементов не гарантирован. Map позволяет искать объекты (значения) по ключу.

Пример: стопка карточек с иностранными словами и их значениями. Для каждого слова (ключ) на обороте карточки есть вариант перевода (значение), а вытаскивать карточки можно в любом порядке.

Не путайте интерфейс Collection и фреймворк Collections. Map не наследуется от интерфейса Collection, но входит в состав фреймворка Collections.

Такие разные реализации

Реализаций интерфейсов так много, что при желании можно организовать вполне себе упорядоченный Map и даже отсортированное множество. Пройдёмся кратко по основным классам.

Реализации List

Класс ArrayList подойдёт в большинстве случаев, если вы уже определились, что вам нужен именно список (а не Map, например).

Строится на базе обычного массива. Если при создании не указать размерность, то под значения выделяется 10 ячеек. При попытке добавить элемент, для которого места уже нет, массив автоматически расширяется — программисту об этом специально заботиться не нужно.

Список проиндексирован. При включении нового элемента в его середину все элементы с большим индексом сдвигаются вправо:

При удалении элемента все остальные с бо́льшим индексом сдвигаются влево:

Класс LinkedList реализует одновременно List и Deque. Это список, в котором у каждого элемента есть ссылка на предыдущий и следующий элементы:

Благодаря этому добавление и удаление элементов выполняется быстро — времязатраты не зависят от размера списка, так как элементы при этих операциях не сдвигаются: просто перестраиваются ссылки.

На собеседованиях часто спрашивают, когда выгоднее использовать LinkedList, а когда — ArrayList.

Правильный ответ таков: если добавлять и удалять элементы с произвольными индексами в списке нужно чаще, чем итерироваться по нему, то лучше LinkedList. В остальных случаях — ArrayList.

В целом так и есть, но вы можете блеснуть эрудицией — рассказать, что под капотом. При добавлении элементов в ArrayList (или их удалении) вызывается нативный метод System.arraycopy. В нём используются ассемблерные инструкции для копирования блоков памяти. Так что даже для больших массивов эти операции выполняются за приемлемое время.

Pandas DataFrame – Добавить столбец

Чтобы добавить новый столбец к существующим файлам DataFrame PandaS, назначьте новые значения столбца в DataFrame, индексируемое с помощью нового имени столбца.

В этом руководстве мы узнаем, как добавить столбец к DataFrame, с помощью примеров программ, которые будут очень подробны и иллюстрации.

Синтаксис – Добавить столбец

Синтаксис для добавления столбца в DataFrame:

mydataframe = column_values

где MyDataFrame Является ли DataFrame, к которому вы хотите добавить новый столбец с меткой new_column_name Отказ Вы можете предоставить все значения столбцов как список или одно значение, которое принимается в качестве значения по умолчанию для всех строк.

Пример 1: Добавить столбец в PandaS DataFrame

В этом примере мы создадим dataframe и добавить новую колонку с именем Отказ

Python Program

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)

#add column
df_marks = 
print('\n\nDataFrame after adding "geometry" column\n--------------')
print(df_marks)

Выход

Original DataFrame
--------------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87


DataFrame after adding "geometry" column
--------------
  names  physics  chemistry  algebra  geometry
0  Somu       68         84       78        81
1  Kiku       74         56       88        92
2  Amol       77         73       82        67
3  Lini       78         69       87        76

Столбец добавляют в DataFrame с указанным списком в качестве значений столбцов.

Длина списка, которую вы предоставляете для нового столбца, должны равняться количеству строк в DataFrame. Если это условие не удается, вы получите ошибку, аналогичную следующему.

ValueError: Length of values does not match length of index

Пример 2: добавьте столбец в PandaS DataFrame с величином по умолчанию

В этом примере мы создадим dataframe df_marks и добавить новую колонку под названием Геометрия С знаком по умолчанию для каждого из строк в DataFrame.

Python Program

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)

#add column
df_marks = 65
print('\n\nDataFrame after adding "geometry" column\n--------------')
print(df_marks)

Выход

Original DataFrame
--------------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87


DataFrame after adding "geometry" column
--------------
  names  physics  chemistry  algebra  geometry
0  Somu       68         84       78        65
1  Kiku       74         56       88        65
2  Amol       77         73       82        65
3  Lini       78         69       87        65

Столбец добавляют в DataFrame с указанным значением в качестве значения столбца по умолчанию.

Резюме

В этом руководстве Pandas мы узнали, как добавить новый столбец в PandaS DataFrame с помощью подробных примеров Python.

Тестирование GET-запросов

Повторимся, GET-запросы используются для получения данных с сервера. GET-запросы не меняют состояние данных на сервере (не добавляют, не удаляют и не изменяют данные).

Для обучения мы будем использовать простой открытый API: http://dummy.restapiexample.com/api/v1/employees

Давайте отправим GET-запрос с помощью Postman:

Открываем Postman

Мы рекомендуем завести аккаунт и использовать его для входа (чтобы сохранять запросы, коллекции и окружения для использования в будущем).

Шаг 1: Открываем новую вкладку, чтобы создать запрос (нажимаем на «+»):

Шаг 2: Создаем GET-запрос:

Задаем тип запроса — GET
Задаем request URL — https://jsonplaceholder.typicode.com/users
Нажимаем на кнопку SEND, чтобы выполнить запрос.
Вы увидите 200 OK в результате, если запрос выполнится успешно. Бывают случаи, когда GET-запросы выполняются с ошибками (например, при неправильном URL, некорректными авторизационными данными или из-за ошибок на стороне сервера)

После выполнения запроса вы должны будете увидеть данные от сервера во вкладке Body.

На скриншоте ниже вы видите код ответа сервера (Status: 200 OK), время выполнения запроса (Time: 1700ms) и размер ответа (Size: 1.62 KB)

По наведению на Time и Size появляется всплывающее окно с подробной информацией.

Время ответа сервера (Response Time)

Размер ответа (Response Size)

Куки (Cookies): Здесь можно увидеть информацию о куках, возвращаемых сервером

Хедеры ответа от сервера (Response headers)

Как заполнять меню «Информацию о платеже» (Способы оплаты) в Steam

Выберите способ оплаты. Посмотрите на вашу банковскую карту и найдите тип платёжной системы — Visa, MasterCard, Мир или American Express. Его и нужно выбрать во всплывающем меню.
Укажите номер вашей карты и срок её действия (месяц и год). Эта информация находится на лицевой стороне карты.
Введите секретный CVC-код, который находится на обратной стороне карты. Он может состоять из трёх или четырёх цифр.
Оставьте своё имя и фамилию, желательно на английском языке, как они обозначены на вашей карте. Рядом укажите свой город.
В строчке «Расчётный адрес» укажите улицу, дом и квартиру (если она есть). Как и в случае с предыдущим пунктом, лучше писать на английском языке. Рядом нужно оставить индекс.
Выберите страну из всплывающего списка. Укажите телефон в международном формате (через +7).

Если вы выберите PayPal, то вас перебросят на сайт этой системы платежей, где и будет осуществлена транзакция.

Удаление строк и столбцов из DataFrame

Панды DataFrameпредоставляет несколько способов удаления строк и столбцов. Не существует функциональных штрафов за выбор одного над другим. Вы можете использовать любой синтаксис, который вам удобен.

Использование словарного синтаксиса → Чтобы удалить столбец, мы будем использоватькак

del df

С помощьюФункция → Позволяет нам удалять столбцы, а также строки

Будем ли мы удалять строки или столбцы, решается вторым аргументом вфункция.

# Delete Column "age"df.drop('age',1)# Delete the Row with Index "3"df.drop(3,0)

# Delete Columns "name" & "age"df.drop(,1)# Delete Rows with index "2","3", & "4"df.drop(,0)

Нужно ли сообщать свой реальный адрес в Steam?

Никто не обязует вас указывать действительную информацию о вашем адресе. Если вы не хотите сообщать свою реальную прописку, можете указать случайную улицу и дом. Никаких штрафных санкций со стороны Steam не последует. Только желательно выбрать свою страну, чтобы покупать игры по региональным ценам.

Однако есть небольшая вероятность, что оплата не пройдёт именно из-за того, что вы оставили неверный адрес или ошиблись в его написании. В этом случае придётся указать реальное место вашего проживания. Некоторые банки требуют адрес по прописке, другие — тот, который указан при регистрации карты. Не стоит бояться оставлять свои реквизиты. Во-первых, вероятность утечки данных со Steam крайне мала, во-вторых, злоумышленников интересуют прежде всего не ваш адрес, а данные банковской карты. А их придётся указать в любом случае.

Steam закручивает гайки. Теперь менять регион получится намного реже
«Графика 2000 года» и «Полный провал» — игроки в Steam разгромили новую RPG в сеттинге Dungeons & Dragons
В Steam началась большая летняя распродажа. Скидки получили GTA 5, Cyberpunk 2077, The Witcher 3, Metro Exodus и другие хиты

Создание тестов в Postman

Тесты в Postman позволяют убедиться, что API работает так, как этого от него ожидают.

Давайте начнем с написания простого теста.

Шаг 1: Возвращаемся к GET-запросу, который мы создали ранее и переключаемся во вкладку Tests (Тесты). В секции сниппетов нажимаем на сниппет «Status code: Code is 200». В окне теста появится скрипт. Этот скрипт будет проверять, что запрос возвращает код ответа 200.

Шаг 2: Нажмите кнопку Send (Отправить). В нижней части окна вы увидите результат выполнения теста (в нашем случае он выполнился успешно).

Шаг 3: Давайте добавим еще один тест. В этот тесте мы будем сравнивать полученный результат с ожидаемым. Чтобы это сделать, выбираем сниппет с названием «Response body:JSON value check». Давайте проверим, что пользователь с именем Leanne Graham имеет userid 1.

Шаг 4: Заменим название теста на что-то более понятное: вместо «Your test name» напишем «Check if Leanne Graham has the userid 1». Также заменим на (т.к. jsonData представляет собой массив, а массивы начинаются с 0):

Код теста будет выглядеть следующим образом:

pm.test("Check if user with id1 is Leanne Graham", function () {
    var jsonData = pm.response.json();
    pm.expect(jsonData.name).to.eql("Leanne Graham");
});

Шаг 5: Нажимаем Send (Отправить)

Метод – 7: из Dicts серии

Словарь можно передать для создания фрейма данных. Мы можем использовать Dicts of series, где последующий индекс представляет собой объединение всех серий переданного значения индекса. Давайте разберем на примере.

Пример –

 
# Pandas Dataframe from Dicts of series. 
 
import pandas as pd 
 
# Initialize data to Dicts of series. 
d = {'Electronics' : pd.Series(, index =), 
   'Civil' : pd.Series(, index =)} 
 
# creates Dataframe. 
dframe = pd.DataFrame(d) 
 
# print the data. 
print(dframe)

Выход:

        Electronics      Civil 
John             97        97 
Abhinay      56        88 
Peter           87        44 
Andrew      45        96

В этом руководстве мы обсудили различные способы создания DataFrames.

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Создание DataFrame Pandas из списка

Что если мы получим набор данных без каких-либо столбцов?

Что ж,Панды DataFrameне обращайте на это внимания и генерируйте DataFrame, неявно добавляя для нас индекс строки и заголовки столбцов.

Например, если мы создадим DataFrame из списка ниже

my_list = ,           ,           ,           ,           ]df = pd.DataFrame(my_list)

Это будет выглядеть так

df = pd.DataFrame (my_list)

Если мы не хотимПанды DataFrameчтобы автоматически генерировать индексы строк и имена столбцов, мы можем передать их вфункционировать как

df = pd.DataFrame(my_list, index = , columns = )

А вот как это будет выглядеть

df с предоставленной строкой и столбцом

Следует отметить, что мы также можем создать Pandas DataFrame из массивов NumPy как

Основные сущности Postman: запросы, коллекции и окружения

Перед тем, как приступить непосредственно к тестированию, давайте рассмотрим основные сущности, которыми оперирует Postman:

Запросы
Коллекции
Окружения

1. Запросы (Requests)

Запрос представляет собой комбинацию URL, хедеров и Body (тела запроса). Postman позволяет сохранять запросы и использовать их в будущем там, где вам нужно.

Чтобы создать новый запрос, нажмите New — Request

Как мы писали выше, Postman позволяет делать запросы к API. С помощью API-запроса можно получать и отправлять данные какому-либо бэкенд-сервису.

Для каждого API-запроса нужно выбрать HTTP-method.

Что такое HTTP?

HTTP — сокращение от HyperText Transfer Protocol (протокол передачи гипертекста). Протокол используется для общения клиента и сервера. Клиентом, к примеру, может быть браузер (в нашей статье в качестве клиента используется Postman).

После отправки клиентом HTTP-запроса, сервер возвращает ответ. Ответ сервера содержит метаданные о статусе и запрашиваемый контент.

Наиболее распространенные типы HTTP-запросов:

GET: GET-запросы используются для получения данных от API.
POST: POST-запросы используются для отправки новых данных API.
PUT: PUT-запросы используются для обновления уже существующих данных.
PATCH: PATCH-запросы (как и PUT) используются для обновления уже существующих данных. Разница в том, что с помощью PATCH запросов можно обновить несколько записей за раз.
DELTE: DELETE-запросы используются для удаления существующих данных.

Далее в статье мы рассмотрим, как создавать и отправлять запросы разных типов с помощью Postman.

2. Коллекции (Collections)

Коллекции представляют собой группы запросов. Вы можете думать о коллекциях как о папках, в которых лежат запросы.

Как создать коллекцию в Postman:

Нажмите New — Collection

Введите имя (Name) и описание (Description) коллекции, после этого нажмите кнопку Create:

Коллекция может содержать любое число запросов. Запустить выполнение коллекции можно двумя способами:

с помощью Collection Runner
c помощью Newman

Далее мы рассмотрим оба этих способа.

3. Окружение (Environments)

Окружения в Postman позволяют запускать запросы и коллекции, используя разные наборы данных. Например, мы можем создавать разные окружения в Postman для Dev, QA и Production серверов. В каждом из окружений будут свои собственные настройки: например, URL, auth token-ы и пароли, API-ключи и т.п. Окружения представляют собой наборы пар «ключ-значение».

Чтобы создать новое окружение (Environment), нажмите New — Environment

Мы рассмотрим работу с окружениями далее в статье.

Какие способы оплаты предусмотрены в Steam?

Начиная с 1 января 2021 года, вы больше не можете рассчитаться при помощи ЮMoney (бывшие Яндекс.Деньги), WebMoney, QIWI кошелька или мобильных платежей. Доступные варианты — платёжная система PayPal, а также банковские карты Visa, MasterCard, Мир и American Express.

Впрочем, если вы продолжаете пользоваться Яндекс.Деньгами или QIWI кошельком, то можете завести виртуальную платёжную карту. Заказать её можно на официальных сайтах ЮMoney или QIWI

Обратите внимание, что вам потребуется ввести паспортные данные, чтобы подтвердить свою личность. Для Steam нет разницы между реальной банковской картой и виртуальной

Dataframe loc [] примеры

Давайте посмотрим на некоторые примеры использования атрибута объекта DataFrame. Но, во-первых, мы создадим образец DataFrame для нас для использования.

import pandas as pd

d1 = {'Name': , 'ID': , 'Role': }

df = pd.DataFrame(d1)

print('DataFrame:\n', df)

Выход:

DataFrame:
    Name  ID Role
0  John   1  CEO
1  Jane   2  CTO
2  Mary   3  CFO

1. loc [] с одной этикеткой

row_1_series = df.loc
print(type(row_1_series))
print(df.loc)

Выход:


Name    Jane
ID         2
Role     CTO
Name: 1, dtype: object

row_0_2_df = df.loc]
print(type(row_0_2_df))
print(row_0_2_df)

Выход:


   Name  ID Role
0  John   1  CEO
2  Mary   3  CFO

3. Получение единого значения

Мы можем указать этикетки строки и столбцов, чтобы получить одно значение из объекта DataFrame.

jane_role = df.loc
print(jane_role)  # CTO

4. Ломтик с LOC []

Мы также можем передавать ломтик этикеток в том случае, в этом случае этикетки начала и остановки будут включены в объект серии результатов.

roles = df.loc
print(roles)

Выход:

0    CEO
1    CTO
Name: Role, dtype: object

5. loc [] С массивом логических ценностей

row_1_series = df.loc]
print(row_1_series)

Выход:

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO

Поскольку содержит DataFrame 3 строк, длина массива должна быть 3. Если аргумент логической длины массива не совпадает с длиной оси, IndexError: вещь неправильная длина Поднялся.

6. LOC [] с условными утверждениями

data = df.loc > 1]
print(data)

Выход : DataFrame строк, где идентификатор больше 1.

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO
2  Mary   3  CFO

7. DataFrame LOC [] с Callable Function

Мы также можем использовать функцию лямбда с атрибутом dataframe loc [].

id_2_row = df.loc == 2]
print(id_2_row)

Выход:

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO

Тестирование POST-запросов

POST-запросы используются для отправки новых данных на сервер. Давайте попробуем с помощью POST-запроса добавить нового пользователя. Для этого мы отправим информацию о новом пользователе в теле POST-запроса.

Задаем тип запроса — POST
Задаем request URL — https://jsonplaceholder.typicode.com/users
Нажимаем на вкладку Body, выбираем «Raw» — JSON. Вставляем данные о пользователе из сниппета ниже:

{
    "id": 11,
    "name": "Rajkumar SM",
    "username": "stm",
    "email": "[email protected]",
    "address": {
      "street": "Gagarina",
      "suite": "31",
      "city": "Moscow",
      "zipcode": "600007",
      "geo": {
        "lat": "10.0000",
        "lng": "80.0000"
      }
    },
    "phone": "1-2345-6-7890",
    "website": "testengineer.ru",
    "company": {
      "name": "testengineer.ru",
      "catchPhrase": "website for QA engineers",
      "bs": "real-time tutorials"
    }
}

После этого наживаем кнопку SEND и отправляем POST-запрос.

Примечание: для проверки корректности вашего json можно использовать Jsonformatter

Вы увидите 201 Created message (как на скриншоте ниже), если запрос выполнился успешно.
Данные, отправленные с помощью POST-запроса будут показаны во вкладке Body

Точно так же, как и POST, отправляются PUT, PATCH и DELETE запросы.

Примечание: во время тестирования, для каждого запроса проверяйте возвращаемый результат, код ответа сервера и время ответа сервера. И не забывайте про негативные тесты!

Pandas DataFrame – Добавить или вставить строку

Чтобы добавить или добавить строку в DataFrame, создайте новую строку в качестве серии и используйте метод dataframe.append ().

В этом руководстве мы узнаем, как добавить ряд к существующему dataframe с помощью иллюстративных примеров программ.

Синтаксис – Добавить ()

Ниже приведен синтаксис функции dataframe.appen ().

mydataframe = mydataframe.append(new_row, ignore_index=True)

где полученный датафарам содержит new_row добавлено в MyDataFrame Отказ

Приложение () неизменяется. Он не меняет dataframe, но возвращает новый dataframe с добавленной ряд.

Пример 1: Добавить строку в dataframe

В этом примере мы создадим dataframe и добавив новый ряд к этому dataframe. Новая строка инициализирована как функция Python Phictionary и Append () используется для добавления строки в DataFrame.

Когда вы добавляете словарь Python для добавления (), убедитесь, что вы проходите Отказ

Способ Append () возвращает DataFrame с недавно добавленной строкой.

Python Program

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

	
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = {'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92, 'algebra':97}
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=True)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Выход

Запустите вышеуказанную программу Python, и вы увидите исходное dataframe, а dataframe прилагается с новой строкой.

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87


New row added to DataFrame
--------------------------
   name  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87
4   Geo       87         92       97

Пример 2: добавьте строку в PandaS DataFrame)

Если вы не предоставляете параметр , вы получите JoyError.

В следующем примере мы постараемся добавить ряд на dataframe с параметром Отказ

Python Program

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = {'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92}
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Выход

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85
Traceback (most recent call last):
  File "example1.py", line 14, in 
    df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)
  File "C:\Users\PythonExamples\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6658, in append
    raise TypeError('Can only append a Series if ignore_index=True'
TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

По словам сообщения об ошибке, нам нужно либо предоставить параметр Или добавьте строку, это серия с именем.

Мы уже видели в Примере 1, как добавить строку в DataFrame с помощью Отказ Теперь мы увидим, как добавить ряд с Отказ

Python Program

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = pd.Series(data={'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92}, name='x')
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Мы назвали серию как Отказ Поэтому Не возвращает JyeError, а ряд добавляется в dataframe.

Выход

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85


New row added to DataFrame
--------------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85
x   Geo       87         92

Как осуществлять покупки в Steam?

Чтобы начать покупки в Steam, вам необходимо указать ваши платёжные данные. Существует несколько способов добавить свою банковскую карту или электронный счёт.

Пополнение баланса на определённую сумму

Запустите Steam.
Нажмите левой кнопкой на вашу аватарку в верхнем правом углу.
Откройте меню «Об аккаунте».
Нажмите на пункт «Добавить способ оплаты на этот аккаунт» или «Пополнить баланс», после чего выберите одну из фиксированных сумм.
Укажите способ оплаты.

Покупка выбранных продуктов

Запустите Steam.
Откройте меню «Магазин» и введите в поисковике название игры, которую вы хотите приобрести.
Откройте страницу с игрой и положите её в корзину.
Аналогичным образом выберите другие игры, которые планируете купить.
Когда сформируете заказ, переходите в корзину.
Выберите пункт «Купить для себя» или «Купить в подарок» в зависимости от того, кому предназначена покупка, себе или другому человеку. Во втором случае нужно указать друга, которому вы хотите сделать подарок.
Вам предложат выбрать способ оплаты.

О том, как вводить данные банковской карты, мы расскажем ниже.

Пример 2

Если вы не укажете параметр ignoreIndex = False, вы получите TypeError.

В следующем примере мы попытаемся добавить строку в DataFrame с параметром ignoreIndex = False.

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = {'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92}
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Вывод:

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85
Traceback (most recent call last):
  File "example1.py", line 14, in <module>
    df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)
  File "C:\Users\PythonExamples\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6658, in append
    raise TypeError('Can only append a Series if ignore_index=True'
TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

Как говорится в сообщении об ошибке, нам нужно либо предоставить параметр ignore_index = True, либо добавить строку, то есть Series, с именем.

Мы уже видели в примере 1, как добавить строку в DataFrame с ignore_index = True. Теперь посмотрим, как добавить строку с ignore_index = False.

import pandas as pd

data = {'name': ,
	'physics': ,
	'chemistry': }

#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(data)
print('Original DataFrame\n------------------')
print(df_marks)

new_row = pd.Series(data={'name':'Geo', 'physics':87, 'chemistry':92}, name='x')
#append row to the dataframe
df_marks = df_marks.append(new_row, ignore_index=False)

print('\n\nNew row added to DataFrame\n--------------------------')
print(df_marks)

Мы назвали серию данными. Поэтому ignore_index = False не возвращает TypeError, и строка добавляется к DataFrame.

Вывод:

Original DataFrame
------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85


New row added to DataFrame
--------------------------
   name  physics  chemistry
0  Amol       77         73
1  Lini       78         85
x   Geo       87         92

В этом руководстве по Pandas мы использовали функцию append(), чтобы добавить строку в Pandas DataFrame.

Запуск коллекций с помощью Collection Runner

Давайте запустим коллекцию с помощью Collection Runner.

Шаг 1: Нажимаем на кнопку «Runner» (находится рядом с кнопкой Import)

Шаг 2: Должна будет открыться следующая страница:

Разберем основные элементы:

2 — Resent Runs: Все предыдущие запуски

3 — Environment: Окружение. Если вы хотите запустить коллекцию в конкретном окружении, вы можете выбрать его в этом поле.

4 — Iterations: Количество итераций

5 — Delay: Задержка. Указывается в миллисекундах. Выполнение тестов без задержки может вызвать ошибки, поэтому всегда указывайте небольшую задержку.

7 — Start Run: Кнопка для запуска коллекции

Шаг 3: В этом окне добавим коллекцию для запуска. Выбираем нашу коллекцию тестов, устанавливаем параметр Iterations в 2, delay в 2500ms и нажимаем кнопку запуска.

Шаг 4: После выполнения откроется отчет. В нашей коллекции были GET и POST запросы, но тесты мы добавляли только для GET-запроса. Поэтому в отчете рядом с POST-запросом показывается текст «This request doesn’t have any tests.» (для этого запроса нет тестов)