Beskrivning

Pandas är ett kraftfullt datamanipuleringsbibliotek i Python som tillhandahåller olika datastrukturer, inklusive DataFrame. En DataFrame är en tvådimensionell märkt datastruktur med kolumner av potentiellt olika typer. Det liknar en tabell i en relationsdatabas eller ett kalkylblad i Excel. Inom dataanalys är att skapa en DataFrame ofta det första steget i arbetet med data. Den här artikeln utforskar 10 metoder för att skapa en Pandas DataFrame och diskuterar deras för- och nackdelar.

Vikten av Pandas Dataframe i dataanalys

Innan vi dyker in i metoderna för att skapa en Pandas DataFrame, låt oss förstå vikten av DataFrame i dataanalys. En DataFrame tillåter oss att lagra och manipulera data på ett strukturerat sätt, vilket gör det lättare att utföra olika dataanalysuppgifter. Det ger ett bekvämt sätt att organisera, filtrera, sortera och analysera data. Med sin rika uppsättning funktioner och metoder har Pandas DataFrame blivit det bästa verktyget för datavetare och analytiker.

Metoder för att skapa Pandas Dataframe

Använda en ordbok

En ordbok är ett av de enklaste sätten att skapa en DataFrame. I den här metoden representerar varje nyckel-värdepar i ordboken en kolumn i DataFrame, där nyckeln är kolumnnamnet och värdet är en lista eller matris som innehåller kolumnvärdena. Här är ett exempel:

Koda

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

Använda en lista med listor

Ett annat sätt att skapa en DataFrame är att använda en lista med listor. I den här metoden representerar varje inre lista en rad i DataFrame, och den yttre listan innehåller alla rader. Här är ett exempel:

Koda

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

Använda en lista med ordböcker

Ett annat sätt att skapa en DataFrame är att använda en lista med listor. I den här metoden representerar varje inre lista en rad i DataFrame, och den yttre listan innehåller alla rader. Här är ett exempel:

Koda

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

Även om den här metoden är enkel och intuitiv, är det viktigt att notera att användning av en lista med listor kanske inte är den mest minneseffektiva metoden för stora datamängder. Oron här är relaterad till minneseffektivitet snarare än en absolut begränsning av datasetstorleken. När datasetet växer ökar minnet som krävs för att lagra listan med listor, och det kan bli mindre effektivt jämfört med andra metoder, särskilt när man hanterar mycket stora datamängder.

Hänsyn till minneseffektivitet blir mer kritiska när man arbetar med stora mängder data, och alternativa metoder som att använda NumPy-matriser eller läsa data från externa filer kan vara mer lämpliga i dessa fall.

Använda en NumPy-array

Om du har data lagrad i en NumPy-array kan du enkelt skapa en DataFrame från den. I den här metoden motsvarar varje kolumn i DataFrame en kolumn i arrayen. Det är viktigt att notera att exemplet nedan använder en 2D NumPy-array, där varje rad representerar en post och varje kolumn representerar en funktion.

Koda

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'])

I det här exemplet är arraydata tvådimensionell, där varje inre array representerar en rad i DataFrame. Parametern columns används för att ange kolumnnamnen för DataFrame.

Använder en CSV-fil

Pandas tillhandahåller en bekväm funktion som kallas `read_csv()` för att läsa data från en CSV-fil och skapa en DataFrame. Den här metoden är användbar när du lagrar en stor datamängd i en CSV-fil. Här är ett exempel:

Koda

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

Använda Excel-filer

Precis som CSV-filer kan du skapa en DataFrame från en Excel-fil med funktionen `read_excel()`. Den här metoden är användbar när data lagras i flera ark i en Excel-fil. Här är ett exempel:

Koda

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

Använder JSON-data

Om dina data är i JSON-format kan du skapa en DataFrame med funktionen `read_json()`. Den här metoden är särskilt användbar när du arbetar med webb-API:er som returnerar data i JSON-format. Här är ett exempel:

Koda

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

Använder SQL Database

Pandas tillhandahåller en kraftfull funktion som kallas `read_sql()` som låter dig skapa en DataFrame genom att köra SQL-frågor på en databas. Denna metod är användbar när du har data lagrad i en relationsdatabas. Här är ett exempel:

Koda

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

Gå igenom dokumentationen: pandas.DataFrame — pandas 2.2.0 dokumentation

Använder webbskrapning

För att extrahera data från en webbplats kan du använda webbskrapningstekniker för att skapa en DataFrame. Du kan använda bibliotek som BeautifulSoup eller Scrapy för att skrapa data och sedan konvertera den till en DataFrame. Här är ett exempel:

Koda

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)

Du kan också läsa: Den ultimata guiden till pandor för datavetenskap!

Använda API-anrop

Slutligen kan du skapa en DataFrame genom att göra API-anrop för att hämta data från webbtjänster. Du kan använda bibliotek som förfrågningar eller urllib för att göra HTTP-förfrågningar och hämta data i JSON-format. Sedan kan du konvertera JSON-data till en DataFrame. Här är ett exempel:

Koda

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

Jämförelse av olika metoder

Nu när vi har utforskat olika metoder för att skapa en Pandas DataFrame, låt oss jämföra dem baserat på deras för- och nackdelar.

Du kan också läsa: En enkel guide till Pandas Dataframe Operations

Slutsats

I den här artikeln utforskade vi olika metoder för att skapa en Pandas DataFrame. Vi diskuterade olika tekniker, inklusive att använda ordböcker, listor, NumPy-matriser, CSV-filer, Excel-filer, JSON-data, SQL-databaser, webbskrapning och API-anrop. Varje metod har sina egna för- och nackdelar, och valet beror på de specifika kraven och begränsningarna för dataanalysuppgiften. Dessutom lärde vi oss om ytterligare tekniker som tillhandahålls av Pandas, såsom funktionerna read_csv(), read_excel(), read_json(), read_sql() och read_html(). Genom att förstå dessa metoder och tekniker kan du effektivt skapa och manipulera DataFrames i Pandas för dina dataanalysprojekt.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/ways-to-create-pandas-dataframe/