pandas
DataFrames erstellen
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Einführung
DataFrame ist eine Datenstruktur, die von Pandas Library, abgesehen von Series & Panel, bereitgestellt wird. Es ist eine zweidimensionale Struktur und kann mit einer Tabelle mit Zeilen und Spalten verglichen werden.
Jede Zeile kann durch einen ganzzahligen Index (0..N) oder eine explizit festgelegte Beschriftung beim Erstellen eines DataFrame-Objekts identifiziert werden. Jede Spalte kann unterschiedlichen Typs sein und wird durch ein Label gekennzeichnet.
In diesem Thema werden verschiedene Möglichkeiten zum Erstellen / Erstellen eines DataFrame-Objekts beschrieben. Ex. von Numpy-Arrays, von der Liste der Tupel, vom Wörterbuch.
Erstellen Sie ein Beispiel-DataFrame
import pandas as pd
Erstellen Sie einen DataFrame aus einem Wörterbuch, der zwei Spalten enthält: numbers und colors . Jeder Schlüssel stellt einen Spaltennamen dar und der Wert ist eine Reihe von Daten, der Inhalt der Spalte:
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']})
Inhalt des Datenrahmens anzeigen:
print(df)
# Output:
# colors numbers
# 0 red 1
# 1 white 2
# 2 blue 3
Pandas Ordnungen Spalten alphabetisch als dict sind nicht geordnet. Um die Reihenfolge festzulegen, verwenden Sie die columns Parameter.
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']},
columns=['numbers', 'colors'])
print(df)
# Output:
# numbers colors
# 0 1 red
# 1 2 white
# 2 3 blue
Erstellen Sie ein Beispiel-DataFrame mit Numpy
Erstellen Sie einen DataFrame mit Zufallszahlen:
import numpy as np
import pandas as pd
# Set the seed for a reproducible sample
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 1.764052 0.400157 0.978738
# 1 2.240893 1.867558 -0.977278
# 2 0.950088 -0.151357 -0.103219
# 3 0.410599 0.144044 1.454274
# 4 0.761038 0.121675 0.443863
Erstellen Sie einen DataFrame mit Ganzzahlen:
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3),columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 0 1 2
# 1 3 4 5
# 2 6 7 8
# 3 9 10 11
# 4 12 13 14
Erstellen Sie einen DataFrame und fügen NaT, NaN, 'nan', None nans ( NaT, NaN, 'nan', None ) über Spalten und Zeilen ein
df = pd.DataFrame(np.arange(48).reshape(8,6),columns=list('ABCDEF'))
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 0 1 2 3 4 5
# 1 6 7 8 9 10 11
# 2 12 13 14 15 16 17
# 3 18 19 20 21 22 23
# 4 24 25 26 27 28 29
# 5 30 31 32 33 34 35
# 6 36 37 38 39 40 41
# 7 42 43 44 45 46 47
df.ix[::2,0] = np.nan # in column 0, set elements with indices 0,2,4, ... to NaN
df.ix[::4,1] = pd.NaT # in column 1, set elements with indices 0,4, ... to np.NaT
df.ix[:3,2] = 'nan' # in column 2, set elements with index from 0 to 3 to 'nan'
df.ix[:,5] = None # in column 5, set all elements to None
df.ix[5,:] = None # in row 5, set all elements to None
df.ix[7,:] = np.nan # in row 7, set all elements to NaN
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 NaN NaT nan 3 4 None
# 1 6 7 nan 9 10 None
# 2 NaN 13 nan 15 16 None
# 3 18 19 nan 21 22 None
# 4 NaN NaT 26 27 28 None
# 5 NaN None None NaN NaN None
# 6 NaN 37 38 39 40 None
# 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Erstellen Sie mithilfe von Dictionary einen Beispiel-DataFrame aus mehreren Sammlungen
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
>>> df
X Y
0 -1.085631 0
1 0.997345 1
2 0.282978 2
3 -1.506295 3
Erstellen Sie einen DataFrame aus einer Liste von Tupeln
Sie können einen DataFrame aus einer Liste einfacher Tupel erstellen und sogar die spezifischen Elemente der Tupel auswählen, die Sie verwenden möchten. Hier erstellen wir einen DataFrame, der alle Daten in jedem Tupel außer dem letzten Element verwendet.
import pandas as pd
data = [
('p1', 't1', 1, 2),
('p1', 't2', 3, 4),
('p2', 't1', 5, 6),
('p2', 't2', 7, 8),
('p2', 't3', 2, 8)
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 0 1 2 3
# 0 p1 t1 1 2
# 1 p1 t2 3 4
# 2 p2 t1 5 6
# 3 p2 t2 7 8
# 4 p2 t3 2 8
Erstellen Sie einen DataFrame aus einem Wörterbuch mit Listen
Erstellen Sie einen DataFrame aus mehreren Listen, indem Sie ein Diktar übergeben, dessen Werte aufgelistet werden. Die Schlüssel des Wörterbuchs werden als Spaltenbeschriftung verwendet. Die Listen können auch Narrays sein. Die Listen / ndarrays müssen alle gleich lang sein.
import pandas as pd
# Create DF from dict of lists/ndarrays
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4],
'B' : [4, 3, 2, 1]})
df
# Output:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 3
# 2 3 2
# 3 4 1
Wenn die Arrays nicht die gleiche Länge haben, wird ein Fehler ausgegeben
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4], 'B' : [5, 5, 5]}) # a ValueError is raised
Verwenden von ndarrays
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
df
# Output: X Y
# 0 -1.085631 0
# 1 0.997345 1
# 2 0.282978 2
# 3 -1.506295 3
Weitere Informationen finden Sie unter: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-dict-of-ndarrays-lists
Erstellen Sie einen Beispiel-DataFrame mit Datumszeit
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per minute
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val': np.random.randn(len(rng)) })
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 1 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 3 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 4 2015-02-24 00:04:00 1.867558
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per day
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 -0.977278
# 1 2015-02-25 0.950088
# 2 2015-02-26 -0.151357
# 3 2015-02-27 -0.103219
# 4 2015-02-28 0.410599
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one every 3 years
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='3A')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-12-31 0.144044
# 1 2018-12-31 1.454274
# 2 2021-12-31 0.761038
# 3 2024-12-31 0.121675
# 4 2027-12-31 0.443863
DataFrame mit DatetimeIndex :
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Val' : np.random.randn(len(rng)) }, index=rng)
print (df)
# Output:
# Val
# 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 2015-02-24 00:04:00 1.867558
Offset-aliases für den Parameter freq in date_range :
Alias Description
B business day frequency
C custom business day frequency (experimental)
D calendar day frequency
W weekly frequency
M month end frequency
BM business month end frequency
CBM custom business month end frequency
MS month start frequency
BMS business month start frequency
CBMS custom business month start frequency
Q quarter end frequency
BQ business quarter endfrequency
QS quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A year end frequency
BA business year end frequency
AS year start frequency
BAS business year start frequency
BH business hour frequency
H hourly frequency
T, min minutely frequency
S secondly frequency
L, ms milliseconds
U, us microseconds
N nanoseconds
Erstellen Sie einen Beispiel-DataFrame mit MultiIndex
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two',
'one', 'two', 'one', 'two']]))
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
idx = pd.MultiIndex.from_product([['bar', 'baz', 'foo', 'qux'],['one','two']])
Verwenden Sie dann diesen MultiIndex:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=idx, columns=['A', 'B'])
print (df)
A B
first second
bar one 1.764052 0.400157
two 0.978738 2.240893
baz one 1.867558 -0.977278
two 0.950088 -0.151357
foo one -0.103219 0.410599
two 0.144044 1.454274
qux one 0.761038 0.121675
two 0.443863 0.333674
Speichern und Laden Sie einen DataFrame im Pickle-Format (.plk)
import pandas as pd
# Save dataframe to pickled pandas object
df.to_pickle(file_name) # where to save it usually as a .plk
# Load dataframe from pickled pandas object
df= pd.read_pickle(file_name)
Erstellen Sie einen DataFrame aus einer Liste von Wörterbüchern
Ein DataFrame kann aus einer Liste von Wörterbüchern erstellt werden. Schlüssel werden als Spaltennamen verwendet.
import pandas as pd
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith'},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Last Name Name
# 0 Smith John
# 1 Wood Mary
Fehlende Werte werden mit NaN s gefüllt
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith', 'Age': 37},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Age Last Name Name
# 0 37 Smith John
# 1 NaN Wood Mary