Атрибуты и свойства тега
1. Атрибут src=»адрес элемента»
В качестве параметра здесь должен указываться полный URL к адресу элемента. Этот атрибут обязателен. Он уже знаком Вам, т.к. он присутствовал в примерах 1 и 2.
2. Атрибут marginwidth=»число»
Задает отступ внутри фрейма от границ в пикселях по ширине. Например, marginwidth=»10″ задаст отступ содержимого слева и справа от границы фрейма.
3. Атрибут marginhight=»число»
Аналогичен второму с той лишь разницей, что задает отступ по высоте.
4. Атрибут scrolling=»{yes|no|auto}»
Задает возможность прокрутки фрейма, в случае если он не смог уместиться в рамки отведенной ему области. По умолчанию стоит значение auto (означает, что при необходимости создавать скролл).
5. Атрибут noresize
Если установлен этот атрибут, то пользователю запрещается самостоятельно менять границы фрейма. По умолчанию этот атрибут не стоит и пользователь может менять границы как хочет.
5. Атрибут name=»название»
С помощью этого атрибута можно давать фрейму имя. Это нужно для того, чтобы к этому фрейму могли обращаться другие фреймы. В примере №2 как раз рассматривается такой случай.
Примечание:
Имя не должно начинаться с нижнего подчеркивания «_».
6. Атрибуты frameborder, border и bordercolor
Эти три атрибута такие же как и у frameset (см. атрибуты frameset выше).
Что такое Фреймы в html
Фрейм (англ. frame) — некоторая подключаемая независимая область на веб-странице.
Не пугайтесь, что это звучит немного непонятно. Давайте сразу приведем самый простой пример и тогда все станет ясно.
Отройте помощь (help) в любой программе (это может быть блокнот, какая-то программа, браузер и т.п.). Практически всегда Вы увидите хелп состоящий из двух частей (слева навигация, справа содержимое). Левая и правая части как раз и являются отдельными фреймами. Ниже представлен скриншот сделанный из хелпа самого обыкновенного блокнота Windows:
Рис 1. Использования фреймы на примере хелпа блокнота
То что Вы видите, является веб-страничкой состоящий из двух отдельных независимых фреймов. Приведем примерный html код такого фрейма из хелпа.
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.
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:
Пример с 4 фреймами №2
Каркас для примера 2:
Рис 3. Каркас использования фреймов для примера №2
Код исходной html-страницы с фреймом будет следующий:
Код файла top.html
Код файла menu.html
Код файла content.html
Код файла about-site.html
Код файла about-autor.html
Код файла footer.html
Пояснение к примеру №2
Первоначально вся страница разбивается на три области по горизонтали в пропорции 3:14:3. За это отвечает атрибут rows=»15%,70%,15%». Первый фрейм в нашем примере — шапка (мы её обозвали top.html), на нее отводится 15% места по высоте. Далее идет большой фрейм занимающий 70% по высоте. Мы его разбиваем на две части с помощью cols=»25%,75%» в пропорции 1:3. Слева будет фрейм menu.html, справа content.html. Мы специально дали имя второму фрейму name=»main» с целью возможности переключения страниц
Обратите внимание, что в файле menu.html к каждой ссылки приписан атрибут target=»main», что позволяет при нажатии на эту ссылку загружать элементы в область с именем main. Внизу сайта расположился последний фрейм footer.html
Если вы реализуете пример №2, то должны получить такую html-страницу в исходном состоянии:
Рис 4. Пример №2 — исходное состояние
При переходе на страницу о сайте страница будет выглядеть следующим образом:
Рис 5. Пример №2 — второе состояние
При переходе на страницу об авторе вы увидите следующие:
Рис 6. Пример №2 — третье состояние
Тег <iframe>
Тег <iframe> нужен для вставки внешнего фрейма на страницу. Типичным примером может являться код видео из youtube. Формат этого тега выглядит очень просто:
Необязательные атрибуты этого тега являются width=»ширина» и height=»высота», а обязательный атрибут src=»адрес фрейма».
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.
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.
Ввод и вывод данных
Используяметоды Pandas позволяют получать доступ к данным из самых разных источников, таких как; Excel лист, CSV, SQL или HTML.
Чтобы сослаться на любой из файлов, вы должны убедиться, что он находится в том же каталоге, где находится ваш блокнот jupyter.
Чтение файла CSV
С помощьюмы можем вывести содержимое файла .csv в виде DataFrame следующим образом:
Запись в файл CSV
Мы можем создать DataFrame и сохранить его виспользование файлавот так:
Чтобы подтвердить, что данные были сохранены, прочитайте только что созданный CSV-файл, используя,
Чтение из файла Excel
Файлы Excel являются хорошими источниками данных. С помощьюмы можем импортировать данные из файла Excel. Помните, что Pandas может импортировать данные только в файл Excel и не может импортировать макросы, изображения или формулы. Наличие макросов, изображений или формул в файле Excel может привести кметод сбой.
Помните, что каждый файл Excel содержит один или несколько листов. Из нашего примераотносится к конкретному листу вмы хотим читать с.
Запись в файл Excel
Как мы сделали с CSV, мы можем создать DataFrame и сохранить его виспользование файлавот так:
Чтение из HTML
Чтобы прочитать данные из HTML-файла, вам нужно установить htmllib5, lxml и BeautifulSoup4. В вашем терминале запустите:
conda install lxmlconda install html5libconda install BeautifulSoup4
С помощьюдавайте скажем пандам читать таблицы с этогоHTML-страница, Поскольку на этой странице есть разные таблицы, мы можем получить доступ к конкретной таблице, которую мы хотим, используя индексы, Для этого примера мы вернем вторую таблицу на этой странице
Мы подошли к концу этого урока, Поздравляем!
Если вы завершили этот урок, вы должны хорошо знать, что такое Pandas и как использовать его для подготовки данных. Все, что вам нужно сделать сейчас, это практика! практика! практика !.
Есть вопросы, застряли или просто хотите сказать привет? пожалуйста, используйте поле для комментариев. Если этот урок был вам полезен, покажите мне .
