Panda DataFrame dall'elenco dei dettami
Metodi per la creazione di dati da dati dagli elenchi di dict in "panda"
Di seguito sono riportati i metodi utilizzati per la creazione del frame dati dagli elenchi dei dizionari. In questa guida, utilizzeremo anche tutti questi metodi dati nei nostri esempi pratici e li spiegheremo in dettaglio qui. Quei metodi sono:
- pd.DataFrame ()
- pd.DataFrame.da_dict ()
- pd.DataFrame.da_records ()
- pd.jason_normalize ()
Ora ci stiamo muovendo per utilizzare questi metodi nel nostro codice "panda" e per questo abbiamo lo strumento "spyder" in cui eseguiremo il nostro codice "panda". Vediamo i seguenti esempi:
Esempio 01
Ogni volta che vogliamo generare il frame dati, dobbiamo avere elenchi di dizionari. Prima di creare gli elenchi, dobbiamo importare i "panda" come "PD" perché stiamo lavorando in "Panda", quindi per accedere alla funzione dei panda, mettiamo semplicemente "PD" anziché a forma completa "panda". Inseriamo alcuni dati negli elenchi dei dizionari. "Inventory_list" è creato qui e mettiamo "sku", che appare come il nome di intestazione della colonna. In questa colonna, aggiungiamo "SR7546" il nome o il tasto dell'intestazione della colonna successiva è "Descrizione" qui. Successivamente, mettiamo "elemento 1", quindi arriva l'intestazione o la chiave della colonna successiva, che è "bin#", e aggiungiamo "s234" in esso, l'ultima colonna che abbiamo è "posizione" e aggiungiamo l'indirizzo in esso che è "ABC Plaza Street 1".
Ora aggiungiamo più dati a queste colonne mettendo il nome di ogni intestazione o chiave della colonna e quindi inserendo i dati in essa. Inseriamo "TW1234" in "Sku", "Item 2" in "Descrizione", "S456" in "Bin#" e "Cde Plaza Street 2" nella colonna "Posizione". Quindi, mettiamo "SV4253, Articolo 3, S67 e Xys Plaza Street 2" nella colonna "Sku, Descrizione, Bin#e Posizione", rispettivamente. Alla fine, inseriamo un altro record, "STM2634, oggetto 4, S97 e MNO Plaza Street 6".
Qui, "Inventory_List" è completato e ora convertiamo questo "Inventory_List" nel frame dati. Utilizziamo il "PD.Metodo DataFrame "per convertire gli elenchi dei DICTs in DataFrame. Posizioniamo "Inventory_List" come parametro del "PD.Metodo DataFrame () "e lo memorizziamo in una variabile" Inventory_DF ". Questo Inventory_DF viene utilizzato in modo che quando gli elenchi dei DECTS convertono nel frame dati, questo frame dati viene archiviato in questo "inventory_df". Ora, gli elenchi dei dettami vengono convertiti in dati e ci stiamo spostando per stampare il frame dati, che otteniamo dopo aver applicato questo "PD.Metodo DataFrame () ". Stampiamo questo "Inventory_DF" utilizzando la funzione "Print ()" in "Panda".
Dato che stiamo usando lo strumento "Spyder", per l'output, prendiamo semplicemente "Shift+ Enter" e l'uscita viene visualizzata sul suo terminale. Qui, i dati che inseriamo negli elenchi dei dettami sono presentati nel frame dati in righe e colonne. I nomi di intestazione vengono anche aggiunti nella parte superiore di ogni colonna.
Esempio # 02
Stiamo generando lo "Student_List" qui nello stesso modo in cui abbiamo creato "Inventory_List" nell'esempio precedente. Per prima cosa abbiamo importato il "panda come PD" e li abbiamo trasferiti al "Students_List". Abbiamo "S#", che mostra che è il nome di intestazione della colonna. In questo, posizioniamo "G6255", il nome o il tasto dell'intestazione della colonna successiva è regolato come "nome" e mettiamo anche i dati come "George". L '"indirizzo" è anche il nome dell'intestazione in cui aggiungiamo "ABC246". I nomi o i tasti di intestazione a tre colonne successivi sono "Mid_Marks, Final_Marks e Pass/Fail", i dati che abbiamo aggiunto in quelle colonne sono rispettivamente "33, 47 e pass".
Allo stesso modo, aggiungiamo "G6256, Peyton, Def789, 38, 57" nelle prime cinque colonne, ma non aggiungiamo alcun dato nella colonna "Pass/Fail" qui. Di seguito, inseriamo i dati in tutte e sei le colonne come "G6257, ELLE, MNO456, 36, 55 e Pass". Nella quarta riga, inseriamo nuovamente i dati in sole cinque colonne e non menzioniamo la sesta colonna. Abbiamo messo solo "G6258, Smith, XYZ123, 31 e 67", che è i dati di cinque colonne "S#, nome, indirizzo, Mid_marks e Final_marks", rispettivamente. Cambiamo questo "Student_List" nel frame dati posizionando il "PD.DataFrame "e denominare DataFrame come" Student_DF ".
Ridiamo anche "Student_DF" con l'aiuto di "Print ()". Vedremo nell'output come rende quelle celle in cui non abbiamo aggiunto alcun dato.
Lo "Student_DF" è reso in questo risultato. I valori NAN vengono aggiunti al frame dati risultante poiché il DICT non contiene valori e colonne che corrispondono. Qui, visualizza "NAN" in quelle celle in cui non abbiamo inserito alcun dato e non vi è alcun effetto sull'intero telaio se non ci sono valori di corrispondenza delle chiavi nel frame dati.
Esempio # 03
Come siamo consapevoli, quando si genera un telaio di dati da un elenco di dettami, le colonne nel frame dati risultante contengono i tasti che appaiono sull'intestazione della colonna. Le chiavi che generiamo in questo esempio sono "STD_ID, Student_Name, Father_Name, Mids, Finals e Total". Le chiavi di corrispondenza sono le colonne e i loro valori sono le righe del frame dati quando viene creata da un elenco di dettami. Inseriamo anche i valori che appaiono sulle righe. Creiamo "stdnt_list" e inseriamo i dati come le chiavi e i loro valori.
Quindi convertiamo questo "stdnt_list" in un frame dati "stdnt_dataframe". Abbiamo anche impostato i valori dell'indice per questo frame dati, che è "std_1, std_2, std_3 e std_4". Quindi renderlo "stdnt_dataframe", che rende anche i valori dell'indice.
In questo risultato, vengono visualizzati i valori di dati e l'indice che abbiamo inserito nel nostro codice.
Esempio # 04
Stiamo usando un altro metodo per modificare l'elenco dei dettami in DataFrame. Utilizziamo il "PD.DataFrame.Metodo da_records () ", che convertirà il nostro elenco di dettami nel frame dati e renderà il Frame dati risultante.
Ecco il Frame di dati risultante, che otteniamo utilizzando il "PD.DataFrame.Metodo da_records () ". Questo metodo ci aiuta anche a modificare l'elenco dei dettami in DataFrame.
Esempio # 05
Ora stiamo passando da un elenco di dettami a un telaio di dati utilizzando una tecnica diversa. Il nostro elenco di dettami verrà convertito in un telaio di dati utilizzando il "PD.DataFrame.Metodo da_dict () "in questo esempio e visualizzeremo anche il frame dati risultante.
Questo è il telaio di dati prodotto a seguito dell'utilizzo del "PD.DataFrame.Metodo da_dict () ". Questo metodo aiuta a convertire l'elenco dei dettami in un telaio di dati.
Esempio # 06
Qui, stiamo utilizzando un metodo diverso e ultimo per passare da un elenco di dettami a un telaio di dati. Stiamo usando il "PD.JSON_NORMALIZIONA () "Funzione per trasformare il nostro elenco di dettami in un frame dati in questo codice e visualizzare il frame dati risultante inserendo la funzione" print () "alla fine.
Il frame dati viene creato quando il "PD.Viene applicato il metodo JSON_NORMALIZZA () ". Questa tecnica aiuta anche a generare il telaio di dati dall'elenco dei dettami in "Panda".
Conclusione
Questo tutorial descrive come utilizzare la conversione da "Elenco dei dettami a DataFrame" in "Panda", quindi puoi utilizzarlo per imparare a farlo. Il nostro obiettivo principale è di fornirti una spiegazione approfondita, concisa e chiara del concetto di "conversione dell'elenco dei dettami". Abbiamo discusso di quattro metodi distinti, che ci aiutano a convertire l'elenco dei dettami in dati di dati. Abbiamo dimostrato esempi e utilizzato tutti i metodi che abbiamo menzionato in questo tutorial per ottenere il frame dati dall'elenco dei dettami.