отношение элементов к их предыдущим элементам pandas
Отношение элементов полученной серии к их предыдущим элементам
Здравствуйте!
Дана такая задача:
1.Создайте Series из последовательности 15 значений, равномерно разбивающих отрезок [0, 20].
2.Определите отношение элементов полученной серии к их предыдущим элементам.
Первый шаг я сделала так,хотя не знаю правильный ли он:
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Найти номера элементов, значения которых кратны всем предыдущим элементам
Как составить программу?препод старой закалки (надо сдать
Сформируйте диагональную матрицу С из элементов, которые определяются как суммы элементов столбцов полученной матрицы
Пытаюсь вот освоится с Паскалем, т.к. курсовую скоро писать, так что в первую очередь начал с.
Целочисленный массив: найти элементы, произведение которого с предыдущим максимальное среди всех элементов
Задать целочисленный массив. Найти элементы, произведение которого с предыдущим максимальное.
Ввод последовательности чисел и вывод количества элементов, сумма которых равна двум предыдущим
Здравствуйте! Надо написать программу, выполняющую один раз ввод последовательности целых чисел.
У вас должен получиться вот такой массив на первом шаге
a =[0.0,
1.4285714285714286,
2.857142857142857,
4.285714285714286,
5.714285714285714,
7.142857142857143,
8.571428571428571,
10.0,
11.428571428571429,
12.857142857142858,
14.285714285714286,
15.714285714285715,
17.142857142857142,
18.571428571428573,
20.0]
Определить наибольшее произведение элементов в серии неравных элементов последовательности
Дана числовая последовательность целых чисел, содержащая N элементов. Определить наибольшее.
Определить: наибольшее количество элементов в невозрастающей серии элементов
Дана числовая последовательность целых чисел, содержащая N элементов. Определить: наибольшее.
Определить: наибольшее количество элементов в невозрастающей серии элементов
Дана числовая последовательность целых чисел, содержащая N элементов. Определить: наибольшее.
Определить: наибольшее количество элементов в возрастающей серии элементов.
Дана числовая последовательность целых чисел, содержащая N элементов. Определить: наибольшее.
Моя шпаргалка по pandas
Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.
Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.
1. Подготовка к работе
Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).
Теперь выполните следующие команды.
После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.
2. Импорт данных
▍Загрузка CSV-данных
Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.
▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную
Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.
Данные, введённые вручную
▍Копирование датафрейма
Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.
3. Экспорт данных
▍Экспорт в формат CSV
При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.
4. Просмотр и исследование данных
▍Получение n записей из начала или конца датафрейма
Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.
Данные из начала датафрейма
Данные из конца датафрейма
▍Подсчёт количества строк в датафрейме
▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце
Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:
▍Получение сведений о датафрейме
В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.
Сведения о датафрейме
▍Вывод статистических сведений о датафрейме
Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:
Статистические сведения о датафрейме
▍Подсчёт количества значений
Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:
Подсчёт количества элементов в столбце
5. Извлечение информации из датафреймов
▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца
Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:
Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()
Результаты работы команды anime[‘genre’]
▍Получение списка значений из индекса
Результаты выполнения команды
▍Получение списка значений столбцов
Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:
Результаты выполнения команды
6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него
▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением
Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:
▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов
Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.
Результат выполнения команды
▍Удаление заданных столбцов
Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.
Результаты выполнения команды
▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк
Результат выполнения команды
Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.
7. Комбинирование датафреймов
▍Конкатенация двух датафреймов
Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.
В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:
Датафрейм, объединяющий df1 и df2
▍Слияние датафреймов
Результаты выполнения команды
8. Фильтрация
▍Получение строк с нужными индексными значениями
Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.
Результаты выполнения команды
▍Получение строк по числовым индексам
Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:
Результаты выполнения команды
▍Получение строк по заданным значениям столбцов
Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:
Результаты выполнения команды
Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:
▍Получение среза датафрейма
Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.
Результаты выполнения команды
▍Фильтрация по значению
Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.
Результаты выполнения команды
9. Сортировка
Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :
Результаты выполнения команды
10. Агрегирование
▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей
Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:
Результаты выполнения команды
▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами
▍Создание сводной таблицы
Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.
Результаты выполнения команды
11. Очистка данных
▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения
Таблица, содержащая значения NaN
Результаты замены значений NaN на 0
12. Другие полезные возможности
▍Отбор случайных образцов из набора данных
Результаты выполнения команды
▍Перебор строк датафрейма
Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:
Результаты выполнения команды
▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded
Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:
Итоги
Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.
Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas
Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.
Что такое Pandas и зачем он нужен
Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.
Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.
В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:
Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.
Структуры данных: серии и датафреймы
Серии — одномерные массивы данных. Они очень похожи на списки, но отличаются по поведению — например, операции применяются к списку целиком, а в сериях — поэлементно.
То есть, если список умножить на 2, получите тот же список, повторенный 2 раза.
А если умножить серию, ее длина не изменится, а вот элементы удвоятся.
Обратите внимание на первый столбик вывода. Это индекс, в котором хранятся адреса каждого элемента серии. Каждый элемент потом можно получать, обратившись по нужному адресу.
Еще одно отличие серий от списков — в качестве индексов можно использовать произвольные значения, это делает данные нагляднее. Представим, что мы анализируем помесячные продажи. Используем в качестве индексов названия месяцев, значениями будет выручка:
Теперь можем получать значения каждого месяца:
Так как серии — одномерный массив данных, в них удобно хранить измерения по одному. На практике удобнее группировать данные вместе. Например, если мы анализируем помесячные продажи, полезно видеть не только выручку, но и количество проданных товаров, количество новых клиентов и средний чек. Для этого отлично подходят датафреймы.
Датафреймы — это таблицы. У их есть строки, колонки и ячейки.
Технически, колонки датафреймов — это серии. Поскольку в колонках обычно описывают одни и те же объекты, то все колонки делят один и тот же индекс:
Объясню, как создавать датафреймы и загружать в них данные.
Создаем датафреймы и загружаем данные
Бывает, что мы не знаем, что собой представляют данные, и не можем задать структуру заранее. Тогда удобно создать пустой датафрейм и позже наполнить его данными.
А иногда данные уже есть, но хранятся в переменной из стандартного Python, например, в словаре. Чтобы получить датафрейм, эту переменную передаем в ту же команду:
Случается, что в некоторых записях не хватает данных. Например, посмотрите на список goods_sold — в нём продажи, разбитые по товарным категориям. За первый месяц мы продали машины, компьютеры и программное обеспечение. Во втором машин нет, зато появились велосипеды, а в третьем снова появились машины, но велосипеды исчезли:
Если загрузить данные в датафрейм, Pandas создаст колонки для всех товарных категорий и, где это возможно, заполнит их данными:
Обратите внимание, продажи велосипедов в первом и третьем месяце равны NaN — расшифровывается как Not a Number. Так Pandas помечает отсутствующие значения.
Теперь разберем, как загружать данные из файлов. Чаще всего данные хранятся в экселевских таблицах или csv-, tsv- файлах.
Файлы формата csv и tsv — это текстовые файлы, в которых данные отделены друг от друга запятыми или табуляцией:
После загрузки данных в датафрейм, хорошо бы их исследовать — особенно, если они вам незнакомы.
Исследуем загруженные данные
В датафрейме 5009 строк и 5 колонок.
Теперь видим, что в таблице есть дата заказа, метод доставки, номер клиента и выручка.
Тип object — это текст, float64 — это дробное число типа 3,14.
Ожидаемо, в индексе датафрейма номера заказов: 100762, 100860 и так далее.
Получив первое представление о датафреймах, теперь обсудим, как доставать из него данные.
Получаем данные из датафреймов
Данные из датафреймов можно получать по-разному: указав номера колонок и строк, использовав условные операторы или язык запросов. Расскажу подробнее о каждом способе.
Указываем нужные строки и колонки
Обратите внимание, результат команды — новый датафрейм с таким же индексом.
Можно фильтровать датафреймы по колонкам и столбцам одновременно:
Часто вы не знаете заранее номеров заказов, которые вам нужны. Например, если задача — получить заказы, стоимостью более 1000 рублей. Эту задачу удобно решать с помощью условных операторов.
Если — то. Условные операторы
Задача: нужно узнать, откуда приходят самые большие заказы. Начнем с того, что достанем все покупки стоимостью более 1000 долларов:
Интересно, сколько дорогих заказов было доставлено первым классом? Добавим в фильтр ещё одно условие:
Язык запросов
Разобравшись, как получать куски данных из датафрейма, перейдем к тому, как считать агрегированные метрики: количество заказов, суммарную выручку, средний чек, конверсию.
Считаем производные метрики
Другое дело. Теперь видим сумму выручки по каждому классу доставки. По суммарной выручке неясно, становится лучше или хуже. Добавим разбивку по датам заказа:
Ого, получается, что это так прыгает средний чек. Интересно, а какой был самый удачный день? Чтобы узнать, отсортируем получившийся датафрейм: выведем 10 самых денежных дней по выручке:
Команда разрослась, и её теперь неудобно читать. Чтобы упростить, можно разбить её на несколько строк. В конце каждой строки ставим обратный слеш \ :
В самый удачный день — 18 марта 2014 года — магазин заработал 27 тысяч долларов с помощью стандартного класса доставки. Интересно, откуда были клиенты, сделавшие эти заказы? Чтобы узнать, надо объединить данные о заказах с данными о клиентах.
Объединяем несколько датафреймов
До сих пор мы смотрели только на таблицу с заказами. Но ведь у нас есть еще данные о клиентах интернет-магазина. Загрузим их в переменную customers и посмотрим, что они собой представляют:
Решаем задачу
Закрепим полученный материал, решив задачу. Найдем 5 городов, принесших самую большую выручку в 2016 году.
Для начала отфильтруем заказы из 2016 года:
Город — это атрибут пользователей, а не заказов. Добавим информацию о пользователях:
Cруппируем получившийся датафрейм по городам и посчитаем выручку:
Отсортируем по убыванию продаж и оставим топ-5:
Возьмите данные о заказах и покупателях и посчитайте:
Через некоторое время выложу ответы в Телеграме. Подписывайтесь, чтобы не пропустить ответы и новые статьи.
Кстати, большое спасибо Александру Марфицину за то, что помог отредактировать статью.
Python 3 Pandas: Объекты Series и DataFrame. Построение Index
Что такое Pandas DataFrame?
Pandas — более новый пакет, надстройка над библиотекой NumPy, обеспечивающий эффективную реализацию класса DataFrame.
Объекты DataFrame — многомерные массивы с метками для строк и столбцов, а также зачастую с неоднородным типом данных и/или пропущенными данными.
Помимо удобного интерфейса для хранения маркированных данных, библиотека Pandas реализует множество операций для работы с данными хорошо знакомых пользователям фреймворков баз данных и электронных таблиц.
Импорт библиотек NumPy и Pandas
На самом примитивном уровне объекты библиотеки Pandas можно считать расширенной версией структурированных массивов библиотеки NumPy, в которых строки и столбцы идентифицируются метками, а не простыми числовыми индексами. Библиотека Pandas предоставляет множество полезных утилит, методов и функциональности в дополнение к базовым структурам данных, но все последующее изложение потребует понимания этих базовых структур. Позвольте познакомить вас с тремя фундаментальными структурами данных библиотеки Pandas: классами Series, DataFrame и Index.
Начнем наш сеанс программирования с обычных импортов библиотек NumPy и Pandas:
Объект Series библиотеки Pandas
Объект Series библиотеки Pandas — одномерный массив индексированных данных. Его можно создать из списка или массива следующим образом:
Результат:
Как мы видели из предыдущего результата, объект Series служит адаптером как для последовательности значений, так и последовательности индексов, к которым можно получить доступ посредством атрибутов values и index. Атрибут values представляет собой массив NumPy:
Результат:
Index — массивоподобный объект типа pd.Index:
Результат:
Аналогично массивам библиотеки NumPy, к данным можно обращаться по соответствующему им индексу посредством нотации с использованием квадратных скобок языка Python:
Результат:
Однако объект Series библиотеки Pandas намного универсальнее и гибче, чем эмулируемый им одномерный массив библиотеки NumPy.
Объект Series как обобщенный массив NumPy
Может показаться, что объект Series и одномерный массив библиотеки NumPy взаимозаменяемы. Основное различие между ними — индекс. В то время как индекс массива NumPy, используемый для доступа к значениям, — целочисленный и описывается неявно, индекс объекта Series библиотеки Pandas описывается явно и связывается со значениями.
Явное описание индекса расширяет возможности объекта Series. Такой индекс не должен быть целым числом, а может состоять из значений любого нужного типа. Например, при желании мы можем использовать в качестве индекса строковые значения:
Результат:
При этом доступ к элементам работает обычным образом:
Результат:
Объект Series как специализированный словарь
Объект Series библиотеки Pandas можно рассматривать как специализированную разновидность словаря языка Python. Словарь — структура, задающая соответствие произвольных ключей набору произвольных значений, а объект Series — структура, задающая соответствие типизированных ключей набору типизированных значений.
Типизация важна: точно так же, как соответствующий типу специализированный код для массива библиотеки NumPy при выполнении определенных операций делает его эффективнее, чем стандартный список Python, информация о типе в объекте Series библиотеки Pandas делает его намного более эффективным для определенных операций, чем словари Python.
Можно сделать аналогию «объект Series — словарь» еще более наглядной, сконструировав объект Series непосредственно из словаря Python.
По умолчанию при этом будет создан объект Series с полученным из отсортированных ключей индексом. Следовательно, для него возможен обычный доступ к элементам, такой же, как для словаря. Объект Series поддерживает операции «срезы».
Результат:
Создание объектов Series
Мы уже изучили несколько способов создания объектов Series библиотеки Pandas с нуля.
Все они представляют собой различные варианты следующего синтаксиса Pandas Series (общий вид синтаксиса):
где index — необязательный аргумент, а data может быть одной из множества сущностей.
Например, аргумент data может быть списком или массивом NumPy. В этом случае index по умолчанию будет целочисленной последовательностью:
Результат:
Аргумент data может быть скалярным значением, которое будет повторено нужное количество раз для заполнения заданного индекса:
Результат:
Аргумент data может быть словарем, в котором index по умолчанию является отсортированными ключами этого словаря:
Результат:
В каждом случае индекс можно указать вручную, если необходимо получить другой результат:
Результат:
Обратите внимание, что объект Series заполняется только заданными явным образом ключами.
Объект DataFrame библиотеки Pandas
Следующая базовая структура библиотеки Pandas — объект DataFrame. Как и объект Series, объект DataFrame можно рассматривать или как обобщение массива NumPy, или как специализированную версию словаря Python. Изучим оба варианта.
DataFrame как обобщенный массив NumPy
Если объект Series — аналог одномерного массива с гибкими индексами, объект DataFrame — аналог двумерного массива с гибкими индексами строк и гибкими именами столбцов. Аналогично тому, что двумерный массив можно рассматривать как упорядоченную последовательность выровненных столбцов, объект DataFrame можно рассматривать как упорядоченную последовательность выровненных объектов Series. Под «выровненными» имеется в виду то, что они используют один и тот же индекс.
Чтобы продемонстрировать это, сначала создадим новый объект Series, содержащий площадь каждого из пяти упомянутых в предыдущем разделе штатов:
Результат:
Воспользовавшись объектом population класса Series, сконструируем на основе словаря единый двумерный объект, содержащий всю эту информацию:
Результат:
Аналогично объекту Series у объекта DataFrame имеется атрибут index, обеспечивающий доступ к меткам индекса. Еще у объекта DataFrame есть атрибут columns, представляющий собой содержащий метки столбцов объект Index.
Результат:
Таким образом, объект DataFrame можно рассматривать как обобщение двумерного массива NumPy, где как у строк, так и у столбцов есть обобщенные индексы для доступа к данным.
Объект DataFrame как специализированный словарь
DataFrame можно рассматривать как специализированный словарь. Если словарь задает соответствие ключей значениям, то DataFrame задает соответствие имени столбца объекту Series с данными этого столбца. Например, запрос данных по атрибуту ‘area’ приведет к тому, что будет возвращен объект Series, содержащий площади штатов:
Результат:
Создание объектов DataFrame
Существует множество способов создания объектов DataFrame библиотеки Pandas. Вот несколько примеров.
Из одного объекта Series
Объект DataFrame — набор объектов Series.
DataFrame, состоящий из одного столбца, можно создать на основе одного объекта Series:
Результат:
Из списка словарей
Любой список словарей можно преобразовать в объект DataFrame. Мы воспользуемся простым списковым включением для создания данных:
Результат:
Даже если некоторые ключи в словаре отсутствуют, библиотека Pandas просто заполнит их значениями NaN (то есть Not a number — «не является числом»):
Результат:
Из словаря объектов Series
Объект DataFrame также можно создать на основе словаря объектов Series (этот пример был приведен ранее):
Результат:
Из двумерного массива NumPy
Если у нас есть двумерный массив данных, мы можем создать объект DataFrame с любыми заданными именами столбцов и индексов. Для каждого из пропущенных значений будет использоваться целочисленный индекс:
Результат:
Из структурированного массива NumPy
Объект DataFrame библиотеки Pandas ведет себя во многом аналогично структурированному массиву библиотеки NumPy и может быть создан непосредственно из него:
Результат:
Объект Index библиотеки Pandas
Как объект Series, так и объект DataFrame содержат явный индекс, обеспечивающий возможность ссылаться на данные и модифицировать их.
Объект Index можно рассматривать или как неизменяемый массив (immutable array), или как упорядоченное множество (ordered set) (формально мультимножество, так как объекты Index могут содержать повторяющиеся значения). Из этих способов его представления следуют некоторые интересные возможности операций над объектами Index. В качестве простого примера создадим Index из списка целых чисел:
Результат:
Объект Index как неизменяемый массив
Объект Index во многом ведет себя аналогично массиву. Например, для извлечения из него значений или срезов можно использовать стандартную нотацию индексации языка Python. У объектов Index есть много атрибутов.
Результат:
Одно из различий между объектами Index и массивами NumPy — неизменяемость индексов, то есть их нельзя модифицировать стандартными средствами:
Результат:
Неизменяемость делает безопаснее совместное использование индексов несколькими объектами DataFrame и массивами, исключая возможность побочных эффектов в виде случайной модификации индекса по неосторожности.
Выбор подмножеств данных в Pandas
Анатомия Python Pandas DataFrame — Column, Index, Data
Рассмотрим изображение контейнера данных DataFrame (библиотеки Pandas):
Три компонента DataFrame:
Индекс — это последовательность значений в левой части DataFrame. Каждое отдельное значение индекса называется index label, Иногда индекс упоминается как заголовки строк. В приведенном выше примере метки строк не очень интересны и представляют собой целые числа, начиная с 0 до n-1, где n — количество строк в таблице.
Столбцы представляют собой последовательность значений в самой верхней части DataFrame.
Все остальное является данными или значениями. Иногда вы будете слышать, как датафреймы называют табличными данными. Это просто еще одно имя для данных прямоугольной таблицы со строками и столбцами.
Каждая строка имеет метку, каждая колонка имеет метку
Основной вывод из анатомии DataFrame заключается в том, что каждая строка имеет метку, каждый столбец имеет метку. Эти метки используются для ссылки на конкретные строки или столбцы в DataFrame.
Что такое выбор подмножества?
Прежде чем мы начнем делать выбор подмножества, было бы хорошо определить, что это такое. Выбор подмножества — это просто выбор определенных строк и столбцов данных из DataFrame (или Series). Это может означать выбор всех строк и некоторых столбцов, некоторых строк и всех столбцов или некоторых строк и столбцов.
Выбор при помощи []
Загружаем данные из CSV в Pandas DataFrame (Python 3)
Скачать файл для использования в примерах:
Код загрузки данных из csv в Pandas DataFrame:
Результат:
Вариант 2 загрузки данных из CSV (Index генерируется самостоятельно)
Результат:
Извлечение отдельных компонентов DataFrame
Ранее мы упоминали три компоненты DataFrame. Индекс, столбцы и данные (значения). Мы можем извлечь каждый из этих компонентов в свои переменные. Давайте сделаем это, а затем осмотрим их:
Результат:
Типы данных компонентов
Давайте выведем тип каждого компонента, чтобы точно понять, что это за объект.
Результат:
Понимание этих типов
Интересно, что и индекс, и столбцы имеют одинаковый тип. Они оба Index- объект Pandas. Этот объект сам по себе довольно мощный, но сейчас вы можете думать о нем как о последовательности меток для строк или столбцов.
Pandas построен непосредственно поверх NumPy, и именно этот массив отвечает за большую часть рабочей нагрузки.
Выбор одного столбца как серии
Чтобы выбрать один столбец данных, просто поместите имя столбца в скобках. Давайте выберем столбец Подразделение:
Результат:
Анатомия Series, возвращаемой при выборе 1 столбца
Выбор одного столбца данных возвращает другой контейнер данных Pandas Series.
Визуальное отображение Series — это просто текст, в отличие от красиво оформленной таблицы для DataFrames.
Вы также заметите две дополнительные части данных в нижней части Series.
Name из Series становится старое имя колонки. Вы также увидите тип данных или dtype серии. Вы можете игнорировать оба этих элемента на данный момент. А также количество элементов Length.
Выбор нескольких столбцов с помощью оператора индексации
Можно выбрать несколько столбцов только с помощью оператора индексации, передав ему список имен столбцов. Давайте выберем ‘Подразделение’, ‘Менеджер’, ‘Номенклатура’, ‘Продажи’
Результат:
Выбор нескольких столбцов возвращает DataFrame
Выбор нескольких столбцов возвращает DataFrame. На самом деле вы можете выбрать один столбец как DataFrame со списком из одного элемента:
Результат:
Хотя это напоминает Series, технически это DataFrame, другой объект.
Порядок столбцов не имеет значения
При выборе нескольких столбцов вы можете выбрать их в любом порядке по вашему выбору. Это не должен быть тот же самый порядок как оригинальный DataFrame.
Например, давайте выберем Номенклатура, Подразделение:
Результат:
Исключения, при выполнении скрипта
Есть несколько общих исключений, которые возникают при выполнении выборок только с помощью оператора индексации.
.loc — Индексатор возвращает одну строку в серии, когда указали одну метку строки (один индекс).
Результат:
Теперь у нас есть Series, где старые имена столбцов теперь являются индексными метками.
Результат:
Результат:
.loc включает в себя последнее значение из обозначения среза
Обратите внимание, что строка с пометкой 139 в примере без шага была выведена. В других контейнерах данных, таких как списки Python, последнее значение исключается.
Выведем тот же самый результат, только будем выводить каждый второй элемент из среза:
Результат:
Пример скрипта Python 3 для вывода 139 первых строк из Pandas DataFrame:
Результат:
Тот же самый пример, но выведем с шагом 25:
Результат выполнения выборки данных из Pandas DataFrame:
Полный код вывода данных из Pandas DataFrame:
Результат запроса к DataFrame:
Пример запроса на Python 3:
Результат:
Выбор строки или столбца может быть совершен любым из следующих способов:
Пример 1 «Выборка данных из Pandas DataFrame»:
Результат:
Выбор строк и столбцов через переменные
Результат:
Пример параметризации с slice:
Результат:
Код запроса:
Результат:
Используйте список целых чисел, чтобы выбрать несколько строк:
Результат:
Выберем две строки и два столбца:
Осуществим выборку строк и столбцов с помощью среза:
Выберем 1 значение из столбца и указанной колонки:
Результат:
Доступ к строкам и колонкам по индексу возможен несколькими способами:
Как выбрать строки из Pandas DataFrame по условию
Собираем тестовый набор данных для иллюстрации работы выборки по условию
| Color | Shape | Price |
| Green | Rectangle | 10 |
| Green | Rectangle | 15 |
| Green | Square | 5 |
| Blue | Rectangle | 5 |
| Blue | Square | 10 |
| Red | Square | 15 |
| Red | Square | 15 |
| Red | Rectangle | 5 |
Пишем скрипт:
Синтаксис выборки строк из Pandas DataFrame по условию
Вы можете использовать следующую логику для выбора строк в Pandas DataFrame по условию:
А вот полный код Python для нашего примера:
Результат:
Выберем строки, где цена равна или больше 10
Чтобы получить все строки, где цена равна или больше 10, Вам нужно применить следующее условие:
Результат:
Выберем строки, в которых цвет зеленый, а форма — прямоугольник
Теперь цель состоит в том, чтобы выбрать строки на основе двух условий:
Мы будем использовать символ & для применения нескольких условий. В нашем примере код будет выглядеть так:
Полный код примера Python для выборки Pandas DataFrame:
Результат:
Выберем строки, где цвет зеленый ИЛИ форма прямоугольная
Для достижения этой цели будем использовать символ | следующим образом:
Полный код Python 3:
Выберем строки, где цена не равна 15
Полный код Pandas DF на питоне:
Результат работы скрипта Python:
Data Wrangling with Pandas
Обработка данных с помощью Pandas ( Data Wrangling )
Обработка данных является одной из важнейших задач в data science и анализе данных, которая включает такие операции, как:
Concatenation DataFrame
Joining DataFrame
Merging DataFrame
Pivot & Melt (Unpivot) DataFrame
GroupBy Операции
Применение Lambda функции в DataFrame
10 трюков Python Pandas, которые сделают вашу работу более эффективной
Pandas — это широко используемый пакет Python для структурированных данных.
read_csv
Все знают эту команду. Но данные, которые вы пытаетесь прочитать, велики, попробуйте добавить этот аргумент: nrows = 5, чтобы загружать только часть данных. Тогда вы можете избежать ошибки, выбрав неправильный разделитель (он не всегда может быть разделен запятой).
Затем вы можете извлечь список столбцов, используя df.columns.tolist() для извлечения всех столбцов, а затем добавить аргумент usecols = [‘c1’, ‘c2’,…], чтобы загрузить нужные вам столбцы.
Кроме того, если вы знаете типы данных нескольких определенных столбцов, вы можете добавить аргумент dtype = <‘c1’: str, ‘c2’: int,…>, чтобы он загружался быстрее.
Еще одно преимущество этого аргумента в том, что если у вас есть столбец, который содержит как строки, так и числа, рекомендуется объявить его тип строковым, чтобы не возникало ошибок при попытке объединить таблицы, используя этот столбец в качестве ключа.
select_dtypes
Если предварительная обработка данных должна выполняться в Python, эта команда сэкономит вам время. После чтения в таблице типами данных по-умолчанию для каждого столбца могут быть bool, int64, float64, object, category, timedelta64 или datetime64. Вы можете сначала проверить распределение по
чтобы узнать все возможные типы данных вашего DataFrame
выбрать sub-dataframe только с числовыми характеристиками.
Это важная команда, если вы еще не слышали о ней. Если вы выполните следующие команды:
Вы обнаружите, что df1 изменен. Это потому, что df2 = df1 не делает копию df1 и присваивает ее df2, но устанавливает указатель, указывающий на df1. Таким образом, любые изменения в df2 приведут к изменениям в df1. Чтобы это исправить, вы можете сделать либо
Это классная команда для простого преобразования данных. Сначала вы определяете словарь, в котором «ключами» являются старые значения, а «значениями» являются новые значения.
Некоторые примеры:
True, False до 1, 0 (для моделирования); определение уровней; определяемые пользователем лексические кодировки.
apply or not apply?
Если мы хотим создать новый столбец с несколькими другими столбцами в качестве входных данных, функция apply иногда будет весьма полезна.
В приведенных выше кодах мы определяем функцию с двумя входными переменными и используем функцию apply, чтобы применить ее к столбцам ‘c1’ и ‘c2’.
но вы найдете это намного медленнее, чем эта команда:
Вывод : не используйте apply, если вы можете выполнить ту же работу с другими встроенными функциями (они часто быстрее). Например, если вы хотите округлить колонку «с» целыми числами, делать
Вместо использования функции применяются:
value counts
Это команда для проверки распределения значений. Например, если вы хотите проверить возможные значения и частоту для каждого отдельного значения в столбце «c», вы можете сделать
Есть несколько полезных трюков / аргументов:
number of missing values — количество пустых значений
При построении моделей может потребоваться исключить строку со слишком большим количеством пропущенных значений / строки со всеми пропущенными значениями. Вы можете использовать .isnull() и .sum() для подсчета количества пропущенных значений в указанных столбцах.
выбрать строки с конкретными идентификаторами (select rows with specific IDs)
В SQL мы можем сделать это, используя SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’, ‘C022’, …), чтобы получить записи с конкретными идентификаторами. Если вы хотите сделать то же самое с Pandas, вы можете сделать
Процентильные группы (Percentile groups)
У вас есть числовой столбец, и вы хотите классифицировать значения в этом столбце по группам, скажем, верхние 5% в группе 1, 5–20% в группе 2, 20–50% в группе 3, нижние 50% в группе 4 Конечно, вы можете сделать это с помощью pandas.cut, но я бы хотел предоставить здесь другую опцию:
который быстро запускается (не применяется функция apply).
to_csv
Опять же, это команда, которую все будут использовать. Я хотел бы указать на две уловки здесь. Первый
Вы можете использовать эту команду, чтобы распечатать первые пять строк того, что будет записано в файл точно.