Pandas DataFrames
Was ist ein DataFrame?
Ein Pandas DataFrame ist eine zweidimensionale Datenstruktur, wie ein zweidimensionales Array oder eine Tabelle mit Zeilen und Spalten.
Beispiel
Erstellen Sie einen einfachen Pandas DataFrame:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Ergebnis
calories duration
0 420 50
1 380 40
2 390 45
Suchen Sie Zeile
Wie Sie dem obigen Ergebnis entnehmen können, ist der DataFrame wie eine Tabelle mit Zeilen und Spalten.
Pandas verwenden das locAttribut, um eine oder mehrere angegebene(n) Zeile(n) zurückzugeben.
Beispiel
Zeile 0 zurückgeben:
#refer to the row index:
print(df.loc[0])
Ergebnis
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
Hinweis: Dieses Beispiel gibt eine Pandas Series zurück .
Beispiel
Zeile 0 und 1 zurückgeben:
#use a list of indexes:
print(df.loc[[0, 1]])
Ergebnis
calories duration
0 420 50
1 380 40
Hinweis: Bei Verwendung []von ist das Ergebnis ein Pandas DataFrame .
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Benannte Indizes
Mit dem indexArgument können Sie Ihre eigenen Indizes benennen.
Beispiel
Fügen Sie eine Liste mit Namen hinzu, um jeder Zeile einen Namen zu geben:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2",
"day3"])
print(df)
Ergebnis
calories duration
day1 420 50
day2 380 40
day3 390 45
Suchen Sie benannte Indizes
Verwenden Sie den benannten Index im locAttribut, um die angegebene(n) Zeile(n) zurückzugeben.
Beispiel
Geben Sie "Tag2" zurück:
#refer to the named index:
print(df.loc["day2"])
Ergebnis
calories 380 duration 40 Name: 0, dtype: int64
Dateien in einen DataFrame laden
Wenn Ihre Datensätze in einer Datei gespeichert sind, können Pandas sie in einen DataFrame laden.
Beispiel
Laden Sie eine kommagetrennte Datei (CSV-Datei) in einen DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
In den nächsten Kapiteln erfahren Sie mehr über das Importieren von Dateien.