Εισαγωγή

Το Pandas είναι μια ισχυρή βιβλιοθήκη χειρισμού δεδομένων στην Python που παρέχει διάφορες δομές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του DataFrame. Το DataFrame είναι μια δισδιάστατη δομή δεδομένων με ετικέτα με στήλες δυνητικά διαφορετικών τύπων. Είναι παρόμοιο με έναν πίνακα σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων ή ένα υπολογιστικό φύλλο στο Excel. Στην ανάλυση δεδομένων, η δημιουργία ενός DataFrame είναι συχνά το πρώτο βήμα στην εργασία με δεδομένα. Αυτό το άρθρο διερευνά 10 μεθόδους για τη δημιουργία ενός Pandas DataFrame και εξετάζει τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους.

Η σημασία του Pandas Dataframe στην Ανάλυση Δεδομένων

Πριν βουτήξουμε στις μεθόδους δημιουργίας ενός Pandas DataFrame, ας κατανοήσουμε τη σημασία του DataFrame στην ανάλυση δεδομένων. Ένα DataFrame μας επιτρέπει να αποθηκεύουμε και να χειριζόμαστε δεδομένα με δομημένο τρόπο, διευκολύνοντας την εκτέλεση διαφόρων εργασιών ανάλυσης δεδομένων. Παρέχει έναν βολικό τρόπο οργάνωσης, φιλτραρίσματος, ταξινόμησης και ανάλυσης δεδομένων. Με το πλούσιο σύνολο λειτουργιών και μεθόδων του, το Pandas DataFrame έχει γίνει το βασικό εργαλείο για επιστήμονες και αναλυτές δεδομένων.

Μέθοδοι για τη δημιουργία πλαισίου δεδομένων Pandas

Χρήση Λεξικού

Το λεξικό είναι ένας από τους απλούστερους τρόπους δημιουργίας DataFrame. Σε αυτήν τη μέθοδο, κάθε ζεύγος κλειδιού-τιμής στο λεξικό αντιπροσωπεύει μια στήλη στο DataFrame, όπου το κλειδί είναι το όνομα της στήλης και η τιμή είναι μια λίστα ή πίνακας που περιέχει τις τιμές της στήλης. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

Χρήση λίστας λιστών

Ένας άλλος τρόπος για να δημιουργήσετε ένα DataFrame είναι χρησιμοποιώντας μια λίστα λιστών. Σε αυτήν τη μέθοδο, κάθε εσωτερική λίστα αντιπροσωπεύει μια σειρά στο DataFrame και η εξωτερική λίστα περιέχει όλες τις σειρές. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
data = [['John', 25, 'New York'],
        ['Emma', 28, 'London'],
        ['Michael', 32, 'Paris']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

Χρήση λίστας λεξικών

Ένας άλλος τρόπος για να δημιουργήσετε ένα DataFrame είναι χρησιμοποιώντας μια λίστα λιστών. Σε αυτήν τη μέθοδο, κάθε εσωτερική λίστα αντιπροσωπεύει μια σειρά στο DataFrame και η εξωτερική λίστα περιέχει όλες τις σειρές. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
data = [['John', 25, 'New York'],
        ['Emma', 28, 'London'],
        ['Michael', 32, 'Paris']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

Αν και αυτή η μέθοδος είναι απλή και διαισθητική, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η χρήση μιας λίστας λιστών μπορεί να μην είναι η πιο αποδοτική προσέγγιση μνήμης για μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η ανησυχία εδώ σχετίζεται με την αποδοτικότητα της μνήμης και όχι με τον απόλυτο περιορισμό στο μέγεθος δεδομένων. Καθώς το σύνολο δεδομένων μεγαλώνει, η μνήμη που απαιτείται για την αποθήκευση της λίστας λιστών αυξάνεται και μπορεί να γίνει λιγότερο αποτελεσματική σε σύγκριση με άλλες μεθόδους, ειδικά όταν πρόκειται για πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Οι σκέψεις για την απόδοση της μνήμης γίνονται πιο κρίσιμες όταν εργάζεστε με σημαντικές ποσότητες δεδομένων και εναλλακτικές μέθοδοι όπως η χρήση συστοιχιών NumPy ή η ανάγνωση δεδομένων από εξωτερικά αρχεία μπορεί να είναι πιο κατάλληλες σε αυτές τις περιπτώσεις.

Χρήση πίνακα NumPy

Εάν έχετε αποθηκευμένα δεδομένα σε έναν πίνακα NumPy, μπορείτε εύκολα να δημιουργήσετε ένα DataFrame από αυτόν. Σε αυτήν τη μέθοδο, κάθε στήλη στο DataFrame αντιστοιχεί σε μια στήλη στον πίνακα. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το παρακάτω παράδειγμα χρησιμοποιεί έναν πίνακα 2D NumPy, όπου κάθε σειρά αντιπροσωπεύει μια εγγραφή και κάθε στήλη αντιπροσωπεύει ένα χαρακτηριστικό.

Κώδικας

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['John', 25, 'New York'],
                 ['Emma', 28, 'London'],
                 ['Michael', 32, 'Paris']])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

Σε αυτό το παράδειγμα, τα δεδομένα του πίνακα είναι δισδιάστατα, με κάθε εσωτερικό πίνακα να αντιπροσωπεύει μια σειρά στο DataFrame. Η παράμετρος στηλών χρησιμοποιείται για τον καθορισμό των ονομάτων στηλών για το DataFrame.

Χρησιμοποιώντας ένα αρχείο CSV

Το Pandas παρέχει μια βολική συνάρτηση που ονομάζεται `read_csv()` για την ανάγνωση δεδομένων από ένα αρχείο CSV και τη δημιουργία ενός DataFrame. Αυτή η μέθοδος είναι χρήσιμη κατά την αποθήκευση ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων σε ένα αρχείο CSV. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

Χρήση αρχείων Excel

Όπως τα αρχεία CSV, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα DataFrame από ένα αρχείο Excel χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση «read_excel()». Αυτή η μέθοδος είναι χρήσιμη όταν τα δεδομένα αποθηκεύονται σε πολλά φύλλα σε ένα αρχείο Excel. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Χρήση δεδομένων JSON

Εάν τα δεδομένα σας είναι σε μορφή JSON, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα DataFrame χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση `read_json()`. Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν εργάζεστε με web API που επιστρέφουν δεδομένα σε μορφή JSON. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
df = pd.read_json('data.json')

Χρήση βάσης δεδομένων SQL

Το Pandas παρέχει μια ισχυρή συνάρτηση που ονομάζεται «read_sql()» που σας επιτρέπει να δημιουργήσετε ένα DataFrame εκτελώντας ερωτήματα SQL σε μια βάση δεδομένων. Αυτή η μέθοδος είναι χρήσιμη όταν έχετε αποθηκευμένα δεδομένα σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
df = pd.read_sql(query, conn)

Ανατρέξτε στην τεκμηρίωση: pandas.DataFrame — τεκμηρίωση pandas 2.2.0

Χρήση Web Scraping

Για να εξαγάγετε δεδομένα από έναν ιστότοπο, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τεχνικές απόξεσης ιστού για να δημιουργήσετε ένα DataFrame. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε βιβλιοθήκες όπως το BeautifulSoup ή το Scrapy για να ξύσετε τα δεδομένα και στη συνέχεια να τα μετατρέψετε σε DataFrame. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Scrape the data and store it in a list or dictionary
df = pd.DataFrame(data)

Μπορείτε επίσης να διαβάσετε: Ο απόλυτος οδηγός για τα πάντα για την επιστήμη των δεδομένων!

Χρήση κλήσεων API

Τέλος, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα DataFrame πραγματοποιώντας κλήσεις API για ανάκτηση δεδομένων από υπηρεσίες web. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε βιβλιοθήκες όπως αιτήματα ή urllib για να κάνετε αιτήματα HTTP και να ανακτήσετε τα δεδομένα σε μορφή JSON. Στη συνέχεια, μπορείτε να μετατρέψετε τα δεδομένα JSON σε DataFrame. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:

Κώδικας

import pandas as pd
import requests
url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)

Σύγκριση Διαφορετικών Μεθόδων

Τώρα που έχουμε εξερευνήσει διάφορες μεθόδους για τη δημιουργία ενός Pandas DataFrame, ας τις συγκρίνουμε με βάση τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους.

Μπορείτε επίσης να διαβάσετε: Ένας απλός οδηγός για τις λειτουργίες Pandas Dataframe

Συμπέρασμα

Σε αυτό το άρθρο, εξερευνήσαμε διάφορες μεθόδους για τη δημιουργία ενός Pandas DataFrame. Συζητήσαμε διάφορες τεχνικές, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης λεξικών, λιστών, συστοιχιών NumPy, αρχείων CSV, αρχείων Excel, δεδομένων JSON, βάσεων δεδομένων SQL, απόξεσης ιστού και κλήσεων API. Κάθε μέθοδος έχει τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα και η επιλογή εξαρτάται από τις συγκεκριμένες απαιτήσεις και περιορισμούς της εργασίας ανάλυσης δεδομένων. Επιπλέον, μάθαμε για πρόσθετες τεχνικές που παρέχονται από τα Panda, όπως οι συναρτήσεις read_csv(), read_excel(), read_json(), read_sql(), και read_html(). Κατανοώντας αυτές τις μεθόδους και τεχνικές, μπορείτε να δημιουργήσετε και να χειριστείτε αποτελεσματικά DataFrames στα Pandas για τα έργα ανάλυσης δεδομένων σας.

Σχετικά:

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/ways-to-create-pandas-dataframe/