Создание набора данных
Как обычно, перед изучением работы метода drop() в многоиндексных датафреймах, необходимо создать такой, для чего можно использовать следующий код.
В этом примере данные были созданы с помощью функции np.arange() в сочетании с np.reshape() для получения матрицы 6 на 6.
После этого необходимо создать мультииндексы для столбцов и строк.
Существуют различные способы сделать это, но в примере он был создан из кортежей с помощью функции pd.MultiIndex.from_tuples().
После получения мультииндексных объектов dataframe создается обычным способом, используя эти элементы вместо векторов для индексов строк и столбцов.
Как создать DataFrame из данных буфера обмена
Если у вас есть данные в формате таблицы, подобном предыдущему случаю, разделенные запятыми (или другим разделителем) в системном буфере обмена, pandas позволяет читать их прямо оттуда без необходимости создавать для этого файл. Это интересно, поскольку позволяет нам динамически и очень быстро создавать DataFrame из данных, полученных из различных источников, просто копируя данные в буфер обмена.
Для создания DataFrame из значений, разделенных запятыми, скопированных в системный буфер обмена, можно использовать функцию pandas read_clipboard, указав символ-разделитель. Эта функция создает новый DataFrame с данными, содержащимися в буфере обмена.
Попробуйте это сделать, выбрав данные из следующего примера и скопировав их:
Теперь просто используйте функцию read_clipboard, и у вас есть DataFrame – почти магия!
Результат будет таким же, как и выше.
Если символ-разделитель полей не является одним или несколькими пробелами, вы должны указать нужный символ или строку, передав параметр функции, например, read_clipboard(‘,’). Если вы вызываете функцию без параметров, в качестве разделителей будут использоваться пробелы.
Падение nan-ценностей
Проблема : Как отбросить все строки, которые содержат Нан Значение в любом из его столбцов – и как ограничить это определенным столбцам?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Cars.csv")
# Dataframe "df"
# ----------
# make fuel aspiration body-style price engine-size
# 0 audi gas turbo sedan 30000 2.0
# 1 dodge gas std sedan 17000 1.8
# 2 mazda diesel std sedan 17000 NaN
# 3 porsche gas turbo convertible 120000 6.0
# 4 volvo diesel std sedan 25000 2.0
# ----------
selection1 = df.dropna(subset=)
selection2 = df.dropna()
print(len(selection1), len(selection2))
# 5 4
DataFrame’s Способ удаляет все строки, которые содержат Значение в любом из его колонн. Но как ограничить столбцы, которые будут отсканированы для значения?
Передав список меток столбца в дополнительный параметр , вы можете определить, какие столбцы вы хотите рассмотреть.
Звонок Без ограничения, капли линии Из-за Значение в столбце Отказ Когда вы ограничиваете колонны только на , никакие ряды не будут сброшены, потому что нет Значение присутствует.
Внешнее слияние
Проблема : При объединении) две датаформы – что происходит, если есть отсутствующие значения?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Cars.csv")
df2 = pd.read_csv("Cars2.csv")
# Dataframe "df"
# ----------
# make fuel aspiration body-style price engine-size
# 0 audi gas turbo sedan 30000 2.0
# 1 dodge gas std sedan 17000 1.8
# 2 mazda diesel std sedan 17000 NaN
# 3 porsche gas turbo convertible 120000 6.0
# 4 volvo diesel std sedan 25000 2.0
# ----------
# Additional dataframe "df2"
# ----------
# make origin
# 0 skoda Czechia
# 1 mazda Japan
# 2 ford USA
# ----------
result = pd.merge(df, df2, how="outer", left_on="make", right_on="make")
print(len(result))
print(result.count())
# 7
# 5
С функцией панды и параметр установить , вы можете выполнить внешнее соединение Отказ
Полученное значение dataframe внешнего соединения содержит все значения из обоих входных данных; Отсутствующие значения заполнены Отказ
Кроме того, эта головоломка показывает, как Значения подсчитаны Функция, тогда как метод не включает значения.
DataFrames
DataFrame — это двумерная структура данных, в которой данные выровнены в табличной форме, то есть в строках и столбцах. DataFrames от Pandas упрощают управление вашими данными. Вы можете выбрать, заменить столбцы и строки и даже изменить ваши данные.
Вот основной синтаксис для создания DataFrame:
pd.DataFrame(data,index)
Давайте создадим DataFrame случайных чисел, имеющий 5 строк и 4 столбца:
Как мы видим, каждый из приведенных выше столбцов на самом деле является просто серией Pandas, и все они имеют общую, Следовательно, можно с уверенностью сказать, что DataFrame — это коллекция Series, совместно использующая, В приведенном ниже примере мы создадим DataFrame из серии:
Выбор столбцов из фреймов данных
Использование скобочной записимы можем легко получить объекты из DataFrame так же, как это делается в Series. Давайте возьмем колонну:
Поскольку мы взяли один столбец, он возвращает серию. Идите вперед и подтвердите тип данных, возвращаемых с помощью:
Если мы возьмем несколько столбцов, результатом будет DataFrame:
Добавление столбцов в DataFrame
При создании нового столбца вы должны определить его так, как будто он уже существует. Наличие DataFrame:
Мы можем легко добавить новые столбцы, создав их заново или из существующих столбцов, как показано ниже:
Удаление строк / столбцов из DataFrame
Мы можем удалить строку или столбец, используяфункция. При этом мы должны указатьдляряд, а такжедляколонка,
Важно отметить, что Pandas не удаляет строку / столбец навсегда, когда вы используетеметод, если вы не скажете это сделать. Это так, потому что Pandas не хочет, чтобы вы случайно потеряли свои данные
Подтвердите, позвонив, Чтобы окончательно удалить строку / столбец, необходимо установитьвот так:
Выбор строк в фрейме данных
Чтобы выбрать строки, мы должны вызвать расположение строк, используякоторый принимает в имени ярлыка иликоторый занимает в индексной позиции строки.
Мы также можем выбрать подмножество строк и столбцов, используя обозначение столбцауказав строку и столбец, мы хотим, как мы сделали вNumPy, Скажем, мы хотимв ряду
Условный отбор
Pandas позволяет выполнять условный выбор, используя скобки Пример ниже возвращает строки где
Скажем, мы хотим вернуть только значения столбцагде
Идите и попробуйте это:, вы должны получить это:
Вышеупомянутая абстракция в одну строку также может быть достигнута, разбив ее на несколько этапов:
my_series = df>0result = dfmy_cols = result
Используя несколько условий, мы можем получить значения в DataFrame, объединив его с логическими операторами & (AND) и | (ИЛИ). Например, чтобы вернуть значения гдеа также,использовать:
Сброс индекса фрейма данных
Если ваш индекс выглядит не совсем так, как вы хотите, вы можете легко сбросить его, используя, Это сбрасывает наш индекс DataFrame в столбец с именемсо значениями индекса Pandas по умолчаниюбыть нашим новым индексом.
Как и ожидалось,не навсегда сбрасывает индекс, пока вы не укажете, сказав:
Установка индекса для DataFrame
Точно так же мы можем указать, какой столбец мы хотим использовать в качестве метки индекса, используяфункция. Для этого мы создадим новый столбец с именеми установите его как наш новый индекс:
Многоуровневый индекс (мультииндексный)и индексная иерархия
MultiIndex — это просто массив кортежей, каждый из которых уникален. Он может быть создан из списка массивов (используя), массив кортежей (используя) или скрещенный набор итераций (используя).
Давайте создадим MultiIndex из turple:
Мы можем пойти дальше, чтобы получить строки из нашего MultiIndex, используявот так:
Как видим, первые два столбца нашего DataFrameнет имен. Мы можем дать им имена, используявот так:
Поперечное сечение строк и столбцов
ИспользуяМетод, мы можем легко выбрать данные на определенных уровнях MultiIndex. Например, скажем, мы хотим захватить все уровни, где:
Согласие разнородных данных, заполненных нан
Проблема Как объединить два данных данных, если у них есть разные столбцы?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Cars.csv")
df2 = pd.read_csv("Cars2.csv")
# Dataframe "df"
# ----------
# make fuel aspiration body-style price engine-size
# 0 audi gas turbo sedan 30000 2.0
# 1 dodge gas std sedan 17000 1.8
# 2 mazda diesel std sedan 17000 NaN
# 3 porsche gas turbo convertible 120000 6.0
# 4 volvo diesel std sedan 25000 2.0
# ----------
# Additional Dataframe "df2"
# ----------
# make origin
# 0 skoda Czechia
# 1 toyota Japan
# 2 ford USA
# ----------
try:
result = pd.concat(, axis=0, ignore_index=True)
print("Y")
except Exception:
print ("N")
# Y
Даже если данные Dataframes имеют разные столбцы, вы можете объединить их.
Если DataFrame 1 имеет столбцы A и B и DataFrame 2, имеет столбцы C и D, результат ConcateNation DataFrames 1 и 2 представляет собой DataFrame с столбцами A, B, C и D. Пропущенные значения в строках заполнены Отказ
Отсутствуют данные
Часто, когда вы используете Pandas для считывания данных и пропускаются точки, Pandas автоматически заполняет эти пропущенные точкиценность. Следовательно, мы можем удалить эти автоматически заполненные значения, используяили заполните их, используя
Скажем, у нас есть DataFrame:
С помощьюМетод, мы говорим Pandas отбросить любую строку или столбец с одним или несколькими пропущенными значениями. Чтобы бросить строку, используйтеа такжебросить столбец.
Точно так же, используяметод, мы можем заменить отсутствующие значения в нашем DataFrame нашим желаемым значением. Давайте заменим всезначения с:
Мы также можем заполнить только пропущенные значения определенного столбца или строки. Заменим пропущенные значения в столбцесо средним значением:
Из вышесказанного, среднее значение столбца2.0, следовательно, он заменяет второй ряд 2.0.
По аналогии,а такжене происходит постоянно, пока вы не установите
Группа по
Grouby позволяет группировать строки, основанные на столбце, так что вы можете выполнять над ними агрегатные функции (такие как сумма, среднее, медиана, стандартное отклонение и т. Д.).
Используяметод, мы можем сгруппировать строки на основестолбец и вызовите агрегатную функциюв теме:
Как видите, наш результат является средним значением каждой компании.
подсчитывать
Используяметод, мы можем получить количество раз, когда элемент встречается в DataFrame.
описывать
Метод используется, чтобы получить представление о том, как выглядит DataFrame. Это дает нам сводку каждого индекса DataFrame.
Если вам не нравится этот макет, вы можете использоватьспособ получить другой макет.
Конкатенация, объединение и объединение DataFrames
конкатенация
Конкатенация в основном склеивает DataFrames вместе. При объединении DataFrames имейте в виду, что измерения должны совпадать по оси, по которой вы объединяете. Имея список DataFrames:
df1 = pd.DataFrame({'A': , 'B': , 'C': , 'D': }, index=)df2 = pd.DataFrame({'A': , 'B': , 'C': , 'D': }, index=) df3 = pd.DataFrame({'A': , 'B': , 'C': , 'D': }, index=)
Мы можем объединить их, используяметод:
Поскольку мы не указали ось, на которой мы хотим, чтобы конкатенация происходила, по умолчанию Pandas использует ось строки. Он соединил ряды вместе. Если мы хотим, чтобы конкатенация происходила вдоль столбца, мы должны установить:
Обратите внимание, что у нас есть несколько пропущенных значений. Это связано с тем, что в DataFrame не было значений для всех индексов, по которым мы хотели бы его объединить
Следовательно, при работе сУбедитесь, что ваши данные содержат всю информацию правильно на оси.
сращивание
ИспользуяФункция Pandas позволяет объединять DataFrames вместе так же, как вы объединяете таблицы SQL. Синтаксис для объединения DataFrames:,обозначает DataFrame, который должен появиться на левой стороне,обозначает DataFrame, который должен появиться на правой стороне,указывает, должна ли операция слияния обрабатываться как пересечениеили союз, И, наконец,обозначает ключевой столбец, в котором происходит слияние Этот ключевой столбец должен быть одинаковым во всех DataFrames, прежде чем может произойти функция слияния.
Наличие двух DataFrames, которые оба имеютстолбец, мы можем объединить их так:
Мы также можем объединить несколько ключей, просто передав ключи:
присоединение
Объединение — более удобный метод объединения столбцов двух потенциально индексируемых по размеру DataFrames в один DataFrame. Присоединение аналогично объединению, но отличается тем, что метод объединения происходит по ключу индекса, а не по столбцу.
Сортировка по ярлыку
Метод sort_index() используется для сортировки данных на основе значений индекса.
Пример:
import pandas
import numpy
input = {'Name':pandas.Series(),
'Marks':pandas.Series(),
'Roll_num':pandas.Series()
}
data_frame = pandas.DataFrame(input, index=)
print("Unsorted data frame:\n")
print(data_frame)
sorted_df=data_frame.sort_index()
print("Sorted data frame:\n")
print(sorted_df)
Выход:
Unsorted data frame:
Name Marks Roll_num
0 John 44 1
2 Caret 75 3
1 Bran 48 2
4 Sam 99 5
3 Joha 33 4
Sorted data frame:
Name Marks Roll_num
0 John 44 1
1 Bran 48 2
2 Caret 75 3
3 Joha 33 4
4 Sam 99 5
Как создать DataFrame из веб-страницы или HTML-файла
Если мы хотим получить данные из HTML-таблицы файла или веб-страницы, pandas упрощает задачу. Да, даже в этом случае, который может показаться сложнее.
Для создания DataFrame из таблиц веб-страницы или HTML-файла можно использовать функцию pandas read_html, указав файл или URL для чтения. Эта функция ищет теги и создает список DataFrames с каждой из таблиц в документе.
Функция read_html ищет теги <table> и элементы <tr> (строка), <th> (заголовок) и <td> (данные) и генерирует DataFrame для каждой из найденных таблиц, поэтому она всегда возвращает список со сгенерированными DataFrame.
Помните обо всех проблемах, связанных с разбором и чтением веб-страниц. Скорее всего, придется выполнить некоторую очистку ваших DataFrames после чтения.
Нам понадобится библиотека lxml, которая используется для обработки и разбора XML и HTML файлов в Python. Убедитесь, что вы установили его с помощью команды pip install lxml.
Ниже приведен небольшой HTML-файл, который я создал с двумя различными таблицами и назвал data.html.
С этим документом, который вы можете скопировать и вставить в пустой файл, мы выполним следующий пример. Вы можете открыть HTML-файл с помощью веб-браузера, чтобы увидеть его содержимое и созданные таблицы. В примере создается список DataFrame с двумя объектами, по одному для каждой таблицы в HTML-документе. Затем этот список выводится на экран:
Результат, который мы получаем, следующий:
Возможно, что из-за различных факторов чтение с помощью библиотеки lxml может быть неудачным, в этом случае будут использоваться библиотеки html5lib или bs4, которые у вас также должны быть установлены. Если вы предпочитаете, чтобы чтение выполнялось непосредственно с этими библиотеками, вы можете задать функции параметр flavor=’bs4′.
Западайте NAN и сброс индекс
Проблема : Что происходит с индексами после сброса определенных рядов?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Cars.csv")
# Dataframe "df"
# ----------
# make fuel aspiration body-style price engine-size
# 0 audi gas turbo sedan 30000 2.0
# 1 dodge gas std sedan 17000 1.8
# 2 mazda diesel std sedan 17000 NaN
# 3 porsche gas turbo convertible 120000 6.0
# 4 volvo diesel std sedan 25000 2.0
# ----------
df.drop(, inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
result = df.index.to_list()
print(result)
#
Метод На DataFrame удаляет строки или столбцы по индексу. Вы можете пройти одно значение или список значений.
По умолчанию Параметр установлен на Так что модификации не повлияют на исходный объект dataframe. Вместо этого метод возвращает модифицированную копию датафарама. В головоломке вы набор к Таким образом, делеции выполняются непосредственно на DataFrame.
После удаления первых трех строк первые два метки индекса являются 3 и 4. Вы можете сбросить индексацию по умолчанию, вызывая метод На DataFrame, чтобы индекс снова запускается в 0. Поскольку в DataFrame осталось только два ряда строк, результат – Отказ
Превращаем данные: переводим слова в числа
Колонка salary очень удобна с точки зрения машинного обучения, потому что содержит числа и ничего, кроме чисел. Но кроме неё в нашей таблице есть и непонятные для машины колонки с городами, видами отпуска, транспортными предпочтениями и целевым городом — всё это так называемые категориальные признаки.
Эти признаки, состоящие из слов, нам надо превратить в числовые. Поэтому каждое значение признака мы преобразуем в отдельную колонку, и каждую получившуюся колонку добавим к исходной таблице.
Так, в колонке city у нас имеется 11 городов. Значит, к исходной таблице добавится 11 колонок с их названиями. Если какой-то турист, например, был из Ярославля, то в одной из новых колонок city_Ярославль у него будет стоять единица, а в других десяти «городовых» колонках — нули.
Процесс превращения слов в числа называется кодированием категориальных признаков. Способ, который мы применим, называется прямым кодированием, или, по-английски, one-hot encoding. Есть и другие, более изощрённые способы преобразования нечисловых колонок.
Точно так же мы поступим с колонками предпочтений видов отпуска и транспорта: если какому-то туристу больше нравится поезд, во вновь созданной колонке transport_preference_Поезд будет единица, а в других — нули.
Для прямого кодирования в Pandas имеется функция get_dummies():
Что тут произошло? В новую переменную trips_df_2 с помощью Pandas-функции .get_dummies() мы положили содержимое нашей старой переменной trips_df, но при этом значения колонок ‘city’, ‘vacation_preference’, ‘transport_preference’ превратили в новые колонки.
В итоге у нас получилась таблица из 24 колонок. Выведем список только из их названий с помощью атрибута .columns:
Пример 3: с DataFrame
В этом примере мы применим DataFrame.isin() с другим. Значения DataFrame, которые соответствуют значениям вместе с индексом, возвращают True, а другие возвращают False для соответствующего индекса.
import pandas as pd
#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': , 'b': }, index=)
#series
df1 = pd.DataFrame({'a': , 'b': }, index=)
#check if the values of df are in the range(1,6)
out = df.isin(df1)
print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nDataFrame df1\n-----------\n',df1)
print('\nDataFrame.isin(df1)\n-----------\n',out)
Вывод:
DataFrame
-----------
a b
i1 2 2
i2 4 0
DataFrame df1
-----------
a b
i1 2 2
i3 4 3
DataFrame.isin(df1)
-----------
a b
i1 True True
i2 False False
Индекс i2 не совпадает с индексом в df1. Следовательно, эта строка возвращает все ложные значения.
Как создать DataFrame из объектов pickle, parquet или Feather, файлов ORC, HDF, запросов SPSS, SAS, Stata или Google BigQuery.
Существуют и другие менее распространенные или более специализированные объекты или файлы данных, из которых также может быть сгенерирован DataFrame.
Если вы прочитали часть этой статьи, вы уже поняли общий подход к созданию DataFrame. Поэтому я не буду приводить примеры всех этих форматов, потому что статья будет слишком длинной (а я думаю, что она и так слишком длинная), но я хочу дать вам список функций, используемых для чтения этих объектов и файлов, чтобы вы знали об их существовании.
Со всеми этими функциями, а также со всеми теми, о которых я уже рассказал, можно ознакомиться в официальной документации pandas.
| Объект или файл | Функция |
| Pickle | read_pickle |
| PyTables, HDF5 | read_hdf |
| Feather | read_feather |
| Parquet | read_parquet |
| ORC | read_orc |
| SAS | read_sas |
| SPSS | read_spss |
| Google BigQuery | read_gbq |
| Stata | read_stata |
Таблица 2: Функции для создания DataFrames из других форматов
Как создать DataFrame из файла JSON
Другой вариант – хранить данные в файле JSON, что очень популярно в настоящее время.
Для создания DataFrame из файла JSON можно использовать функцию pandas read_json, задав ей имя файла следующим образом pandas.read_jason(‘data.json’). Эта функция создает новый DataFrame с данными, содержащимися в предоставленном файле.
Создадим DataFrame с теми же данными, что и в предыдущих примерах, только в этом случае исходный файл будет в формате JSON:
Теперь вам остается только использовать функцию read_json, которая будет считывать данные из файла и создавать DataFrame:
И чтобы не повторяться, результат будет таким же, как и в предыдущих случаях.
Пример 2: с Series
В этом примере мы применим DataFrame.isin() с Series. Значения DataFrame, которые соответствуют значениям вместе с индексом, возвращают True, а другие возвращают False для соответствующего индекса.
import pandas as pd
#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': , 'b': })
#series
s = pd.Series()
#check if the values of df are in the range(1,6)
out = df.isin(s)
print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nSeries\n-----------\n',s)
print('\nDataFrame.isin(series)\n-----------\n',out)
Вывод:
D:\>python example.py
DataFrame
-----------
a b
0 2 2
1 4 0
Series
-----------
0 2
1 0
dtype: int64
DataFrame.isin(series)
-----------
a b
0 True True
1 False True
Ясно, что при индексе 0,2,2 DataFrame соответствует 2 из Series, но при индексе 1 первый элемент 4 не соответствует.
Структуры данных в Pandas: Series
Series или серии — это одномерные массивы данных. Они похожи на списки, однако, работа с ними отличается. Еще Series можно рассматривать как одну колонку таблицы.
В стандартном списке мы можем обращаться к элементу по его индексу или порядковому номеру, в Series тоже так можно, но кроме того, в Series индексами послужить данные любого типа: даты, текст, числа, id и др.
Создание Series
Итак, давайте попробуем создать Series, содержащий названия дней недели и присвоим им текстовые индексы с порядковым номером:
Если не указывать индекс явно, он создается автоматически в виде порядковых номеров элементов, начиная с 0:
Обращение к элементам Series
Давайте попробуем обратиться к элементу Series по индексу.
Есть несколько способов это сделать.
Разберем пример: у нас есть данные типа Series с днями недели и их индексами:
Если нам необходимо “достать” определенное значение из Series, например, второй день недели или “вторник”, то мы можем сделать это:
-
С помощью “.loc” и определенному индексу: “.loc” можно опустить и использовать data
- С помощью “.iloc” и автоматически назначенного порядкового номера (если мы его знаем):
Изменение элементов Series
Мы уже упоминали, что серии напоминают списки в python. Давайте сравним работу с ними. Попробуем умножить на 2 список и Series.
Сравним вывод:
Итак, если мы применяем операцию в серии, то она применяется ко всем ее элементам. Тогда как для списка для получения такого результата, мы писали бы цикл. Это еще одно преимущество Pandas — можно быстро преобразовывать большие объемы данных.
Кстати, если нужны только значения, то можно использовать метод “.values”:
Метод – 5: Dataframe из списка dicts
Мы можем передать списки словарей в качестве входных данных для создания фрейма данных Pandas. Имена столбцов по умолчанию используются в качестве ключей.
Пример –
# the example is to create # Pandas DataFrame by lists of dicts. import pandas as pd # assign values to lists. data = # Creates DataFrame. df = pd.DataFrame(data) # Print the data print(df)
Выход:
A B C x y z 0 10.0 20.0 30.0 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN 100.0 200.0 300.0
Давайте разберемся в другом примере создания фрейма данных pandas из списка словарей с индексом строки и индексом столбца.
Пример – 2:
import pandas as pd # assigns values to lists. data = # With two column indices, values same # as dictionary keys dframe1 = pd.DataFrame(data, index =, columns =) # With two column indices with # one index with other name dframe2 = pd.DataFrame(data, index =, columns =) # print the first data frame print(dframe1, "\n") # Print the second DataFrame. print(dframe2)
Выход:
x y
first 1.0 2.0
second NaN NaN
x y1
first 1.0 NaN
second NaN NaN
Рассмотрим пример создания фрейма данных путем передачи списков словарей и строк.
Пример – 3:
# The example is to create # Pandas DataFrame by passing lists of # Dictionaries and row indices. import pandas as pd # assign values to lists data = # Creates padas DataFrame by passing # Lists of dictionaries and row index. dframe = pd.DataFrame(data, index =) # Print the dataframe print(dframe)
Выход:
x y z first 2 NaN 3 second 10 20.0 30
Мы обсудили три способа создания фрейма данных с использованием списков словаря.
Личные данные больше не личные?
Прежде всего завещание личной информации — дело исключительно добровольное и Apple вообще не принуждает передавать кому бы то ни было свои данные. Скорее, это реакция на всё чаще возникающую проблему, когда после смерти человека его близкие хотят сохранить о нём память, используя фото или видео.
В данном случае Apple сохраняет приватность: компания не даёт доступ к физическому носителю, будь то телефон, планшет или ноутбук. У наследников будет доступ только к iCloud, а вот пароль от iPhone, MacBook или iPad не получите.
Таким образом компания идёт навстречу пожеланиям пользователей, позволяя восстановить данные. Эта функция может активнее продавать подписку на iCloud — сервис поможет сохранить фото и видео для истории.
Поиск уникальных значений в DataFrame
Уникальные значения, это просто отдельные значения в DataFrame. Существует три основных полезных метода для поиска уникальных значений в DataFrame.
С помощьюмы можем найти все уникальные значения вDataFrame ниже:
Вместо отображения уникальных значений мы можем выбрать только количество уникальных значений в DataFrame, используя:
Наконец, мы можем решить возвращать только количество раз, когда уникальное значение отображается в столбце, используя:
Метод apply ()
Метод используется для вызова пользовательских функций в DataFrame. Представьте, что у нас есть функция:
В приведенном выше примере мы транслируем функцию каждому элементу в столбце. Мы также можем применять встроенные функции для DataFrames. Допустим, мы хотим получить длину строк в:
Иногда вы можете определить функцию, которую вы используете только один раз. Вместо того, чтобы определять такую функцию в нескольких строках кода, вы можете просто использовать лямбда-выражение, которое является сокращенной версией функции. Например, мы могли бы представить квадратную функцию ввыше лямбда-выражением:
Получение атрибутов DataFrame
Атрибуты — это имена столбцов и индексов DataFrame. Скажем, мы не уверены, что если имена столбцов в нашем DataFrame содержат пробелы, мы можем просто получить их атрибуты:
Сортировка и упорядочивание DataFrame
Представьте, что мы хотим отобразить DataFrame с определенным столбцом, отображаемым в порядке возрастания, мы можем легко отсортировать его, используя
Как видите, значения вотображались от низшего к высшему
Также обратите внимание, какоставался прикрепленным к каждому ряду, чтобы информация не терялась
Нахождение нулевых значений
Скажем, у вас большой набор данных, Pandas упростила поиск нулевых значений с помощью
Сводная таблица
Возможно, вы уже знакомы с сводными таблицами в Excel. Сводная таблица — это таблица, которая суммирует данные в другой таблице. Это позволяет автоматически группировать, нарезать, фильтровать, сортировать, подсчитывать, суммировать или усреднять данные, хранящиеся в одной таблице. Наличие DataFrame:
Мы можем создать сводную таблицу из нее, используя синтаксис:гдепредставляет столбец, из которого мы хотим, чтобы точки данных были составлены,это столбец, по которому вы хотите сгруппировать данные ипредставляет столбцы, по которым должен быть определен DataFrame. Вы можете прочитать больше на сводной таблицеВот,
В приведенном выше примере мы получилизначения, потому что не было значений, соответствующих этим конкретным точкам.
Сортировка по значениям
Метод sort_values() используется для сортировки DataFrame по значениям.
Он принимает параметр «by», в котором нам нужно ввести имя столбца, по которому значения должны быть отсортированы.
Пример:
import pandas
import numpy
input = {'Name':pandas.Series(),
'Marks':pandas.Series(),
'Roll_num':pandas.Series()
}
data_frame = pandas.DataFrame(input, index=)
print("Unsorted data frame:\n")
print(data_frame)
sorted_df=data_frame.sort_values(by='Marks')
print("Sorted data frame:\n")
print(sorted_df)
Выход:
Unsorted data frame:
Name Marks Roll_num
0 John 44 1
2 Caret 75 3
1 Bran 48 2
4 Sam 99 5
3 Joha 33 4
Sorted data frame:
Name Marks Roll_num
3 Joha 33 4
0 John 44 1
1 Bran 48 2
2 Caret 75 3
4 Sam 99 5
Удаление столбцов или строк мультииндекса
Теперь, в случае, если мы хотим удалить столбцы C2 второго уровня, использование того, что было объяснено до сих пор, приведет к ошибке.
Чтобы избежать этого, необходимо указать через свойство level функции drop(), что вы хотите удалить столбец второго уровня.
То есть, присвоив свойству значение 1, как показано ниже.
На самом деле, в этом есть большой смысл, поскольку в случае, когда один и тот же тег используется в двух разных уровнях, Pandas не может знать, какой из них удалить. Поэтому необходимо указать уровень, на котором вы хотите его применить, если он не первый.
В случае с рядами процесс аналогичен предыдущему.
Как и для индексов первого уровня, также возможно удаление строк и столбцов с помощью одной инструкции. Однако они должны быть одного уровня.
Как подписать договор без личной встречи, чтобы не было проблем
Есть три способа:
- Использовать КЭП.
- Записать в договоре, что компании сначала обменяются сканами, а потом отправят подписанные оригиналы почтой.
- Вписать в договор, что обмен сканами имеет ту же силу, что и бумажные договоры.
Поставить квалифицированную электронную подпись — КЭП. Получить ее можно только в аккредитованном центре.
Это самый надежный способ подписания электронного договора, подделать КЭП сложно. Но есть неудобства: чтобы подписать документ, у вас и партнера должна быть и КЭП, и система электронного документооборота — ЭДО. Для этого нужно установить программы, купить КЭП и подключить ЭДО.
Даже если у вас и другой стороны есть КЭП и ЭДО, лучше вписать в договор, что каждая сторона обязана следить за конфиденциальностью доступов. Напишите в договоре так:
Записать в договор, что компании сначала обменяются сканами, а потом отправят подписанные оригиналы по почте. Так сможете быстро начать работу и не ждать бумажный оригинал договора. Напишите так:
Вписать в договор, что обмен сканами имеет ту же силу, что и бумажные договоры. Тогда сканов будет достаточно и оригиналы на бумаге не нужны. В договоре напишите так:
2 DataFrame
Модуль Python Pandas предоставляет DataFrame, который представляет собой двумерную структуру, напоминающую двумерные массивы. Здесь входные данные оформляются в виде строк и столбцов.
Синтаксис:
- input_data: принимает ввод как списки, ряды, массивы NumPy, Dict, другой DataFrame и т. д.
- значения индекса: значения индекса, передаваемые в данные.
- data_type: распознает тип данных каждого столбца.
- copy: скопировать данные. Значение по умолчанию неверно.
- столбцы: метки данные столбцов.
Пример:
import pandas input = ,,] data_frame = pandas.DataFrame(input,columns=,index=) print(data_frame)
В приведенном выше коде мы предоставили ввод с помощью списков, добавили метки: «Имя» и «Город» к столбцам и установили для них значения индекса.
Выход:
Серии
Серия — это одномерный массив, который очень похож на массив NumPy. Фактически, Series построены поверх объектов массива NumPy. Отличие Series от массивов NumPy заключается в том, что ряды могут иметь метки доступа, с помощью которых они могут быть проиндексированы.
import numpy as npimport pandas as pd
Вот основной синтаксис для создания серии панд:
my_series = pd.Series(data, index)
Из вышесказанного,может быть любым типом объекта, таким как словарь, список или даже массив NumPy, в то время какобозначает метки оси, с которыми будет проиндексирован ряд.
Мы собираемся создать серию из различных типов объектов.
Примечание: важно отметить, чтоось не является обязательной. Это означает, что вы можете решить не передавать его
Если индекс не передан, Pandas создаст значение по умолчаниюимея значениякак показано ниже:
Всякий раз, когда вы создаете Series из словаря Python, Pandas устанавливает ключи каксерии и устанавливает значения в качестве соответствующей точки данных, как показано внад.
Получение информации из серии
Мы можем получить информацию из Серии так же, как и со словарем Python:
Выполнение арифметических операций над сериями
Операции над сериями выполняются на основе, Когда мы используем любую из математических операций, таких как -, +, /, *, pandas выполняет вычисление, используя значение,Затем полученное значение преобразуется в число с плавающей точкой, чтобы вы не потеряли какую-либо информацию.
Исходя из вышесказанного, где Панда не смог найти соответствия в Серии, он дает емуценность.
Длина против подсчета разницы – это нан!
Проблема : В чем разница между Лен () и то считать() Функции?
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Cars.csv")
df2 = pd.read_csv("Cars2.csv")
# Dataframe "df"
# ----------
# make fuel aspiration body-style price engine-size
# 0 audi gas turbo sedan 30000 2.0
# 1 dodge gas std sedan 17000 1.8
# 2 mazda diesel std sedan 17000 NaN
# 3 porsche gas turbo convertible 120000 6.0
# 4 volvo diesel std sedan 25000 2.0
# ----------
# Additional dataframe "df2"
# ----------
# make origin
# 0 skoda Czechia
# 1 mazda Japan
# 2 ford USA
# ----------
result = pd.merge(df2, df, how="left", left_on="make", right_on="make")
print(len(result))
print(result.count())
# 3
# 1
В левом соединении левый DataFrame – это мастер, и все его значения включены в полученное значение dataframe.
Поэтому результат DataFrame содержит три ряда, поскольку и Не появляйтесь в DataFrame только один ряд для содержит значение.
Опять же, мы видим разницу между использованием функции который также включает Значения и метод который не считается значения.
