Python Pandas - базовая функциональность

К настоящему времени мы узнали о трех структурах данных Pandas и о том, как их создавать. Мы в основном сосредоточимся на объектах DataFrame из-за их важности для обработки данных в реальном времени, а также обсудим несколько других структур данных.

Основные функции серии

Sr.No.	Атрибут или метод и описание
1	axes Возвращает список меток оси строк
2	dtype Возвращает dtype объекта.
3	empty Возвращает True, если серия пуста.
4	ndim Возвращает количество измерений базовых данных по определению 1.
5	size Возвращает количество элементов в базовых данных.
6	values Возвращает серию как ndarray.
7	head() Возвращает первые n строк.
8	tail() Возвращает последние n строк.

Давайте теперь создадим серию и посмотрим на все вышеупомянутые операции с табличными атрибутами.

пример

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

это output выглядит следующим образом -

0   0.967853
1  -0.148368
2  -1.395906
3  -1.758394
dtype: float64

топоры

Возвращает список меток серии.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The axes are:")
print s.axes

это output выглядит следующим образом -

The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]

Результатом выше является компактный формат списка значений от 0 до 5, то есть [0,1,2,3,4].

пустой

Возвращает логическое значение, указывающее, пуст объект или нет. Истина означает, что объект пуст.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("Is the Object empty?")
print s.empty

это output выглядит следующим образом -

Is the Object empty?
False

ndim

Возвращает количество измерений объекта. По определению, серия - это одномерная структура данных, поэтому она возвращает

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The dimensions of the object:")
print s.ndim

это output выглядит следующим образом -

0   0.175898
1   0.166197
2  -0.609712
3  -1.377000
dtype: float64

The dimensions of the object:
1

размер

Возвращает размер (длину) серии.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(2))
print s
print ("The size of the object:")
print s.size

это output выглядит следующим образом -

0   3.078058
1  -1.207803
dtype: float64

The size of the object:
2

значения

Возвращает фактические данные в серии в виде массива.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The actual data series is:")
print s.values

это output выглядит следующим образом -

0   1.787373
1  -0.605159
2   0.180477
3  -0.140922
dtype: float64

The actual data series is:
[ 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]

Голова и хвост

Чтобы просмотреть небольшой образец объекта Series или DataFrame, используйте методы head () и tail ().

head() возвращает первый nстрок (обратите внимание на значения индекса). По умолчанию количество отображаемых элементов равно пяти, но вы можете передать собственное число.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The first two rows of the data series:")
print s.head(2)

это output выглядит следующим образом -

The original series is:
0   0.720876
1  -0.765898
2   0.479221
3  -0.139547
dtype: float64

The first two rows of the data series:
0   0.720876
1  -0.765898
dtype: float64

tail() возвращает последний nстрок (обратите внимание на значения индекса). По умолчанию количество отображаемых элементов равно пяти, но вы можете передать собственное число.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The last two rows of the data series:")
print s.tail(2)

это output выглядит следующим образом -

The original series is:
0 -0.655091
1 -0.881407
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

The last two rows of the data series:
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

Базовые функции DataFrame

Давайте теперь поймем, что такое базовая функциональность DataFrame. В следующих таблицах перечислены важные атрибуты или методы, которые помогают в базовой функциональности DataFrame.

Sr.No.	Атрибут или метод и описание
1	T Переставляет строки и столбцы.
2	axes Возвращает список с метками оси строк и метками оси столбцов в качестве единственных членов.
3	dtypes Возвращает типы в этом объекте.
4	empty Истинно, если NDFrame полностью пуст [нет элементов]; если какая-либо из осей имеет длину 0.
5	ndim Количество осей / размеров массива.
6	shape Возвращает кортеж, представляющий размерность DataFrame.
7	size Количество элементов в NDFrame.
8	values Numpy представление NDFrame.
9	head() Возвращает первые n строк.
10	tail() Возвращает последние n строк.

Давайте теперь создадим DataFrame и посмотрим, как работают вышеупомянутые атрибуты.

пример

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print df

это output выглядит следующим образом -

Our data series is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

T (транспонировать)

Возвращает транспонированный DataFrame. Строки и столбцы поменяются местами.

import pandas as pd
import numpy as np
 
# Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.T

это output выглядит следующим образом -

The transpose of the data series is:
         0     1       2      3      4      5       6
Age      25    26      25     23     30     29      23
Name     Tom   James   Ricky  Vin    Steve  Smith   Jack
Rating   4.23  3.24    3.98   2.56   3.2    4.6     3.8

топоры

Возвращает список меток осей строк и меток осей столбцов.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axes

это output выглядит следующим образом -

Row axis labels and column axis labels are:

[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]

dtypes

Возвращает тип данных каждого столбца.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypes

это output выглядит следующим образом -

The data types of each column are:
Age     int64
Name    object
Rating  float64
dtype: object

пустой

Возвращает логическое значение, указывающее, пуст объект или нет; Истина означает, что объект пуст.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.empty

это output выглядит следующим образом -

Is the object empty?
False

ndim

Возвращает количество измерений объекта. По определению DataFrame - это 2D-объект.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndim

это output выглядит следующим образом -

Our object is:
      Age    Name     Rating
0     25     Tom      4.23
1     26     James    3.24
2     25     Ricky    3.98
3     23     Vin      2.56
4     30     Steve    3.20
5     29     Smith    4.60
6     23     Jack     3.80

The dimension of the object is:
2

форма

Возвращает кортеж, представляющий размерность DataFrame. Кортеж (a, b), где a представляет количество строк, аb представляет количество столбцов.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shape

это output выглядит следующим образом -

Our object is:
   Age   Name    Rating
0  25    Tom     4.23
1  26    James   3.24
2  25    Ricky   3.98
3  23    Vin     2.56
4  30    Steve   3.20
5  29    Smith   4.60
6  23    Jack    3.80

The shape of the object is:
(7, 3)

размер

Возвращает количество элементов в DataFrame.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.size

это output выглядит следующим образом -

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The total number of elements in our object is:
21

значения

Возвращает фактические данные в DataFrame в виде NDarray.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.values

это output выглядит следующим образом -

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Smith' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]

Голова и хвост

Чтобы просмотреть небольшой образец объекта DataFrame, используйте head() и tail () методы. head() возвращает первый nстрок (обратите внимание на значения индекса). По умолчанию количество отображаемых элементов равно пяти, но вы можете передать собственное число.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)

это output выглядит следующим образом -

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The first two rows of the data frame is:
   Age   Name   Rating
0  25    Tom    4.23
1  26    James  3.24

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)

это output выглядит следующим образом -

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The last two rows of the data frame is:
    Age   Name    Rating
5   29    Smith    4.6
6   23    Jack     3.8