Pandas DataFrame aus der Liste der Diktate
Methoden zum Erstellen von Datenrahmen aus DICT -Listen in "Pandas"
Die Methoden, die zum Erstellen des Datenrahmens aus den Listen der Wörterbücher verwendet werden. In diesem Leitfaden werden wir auch alle diese angegebenen Methoden in unseren praktischen Beispielen anwenden und sie hier im Detail erläutern. Diese Methoden sind:
- PD.DataFrame ()
- PD.Datenrahmen.from_dict ()
- PD.Datenrahmen.von_records ()
- PD.jason_normalize ()
Jetzt bewegen wir uns, um diese Methoden in unserem „Pandas“ -Codes zu verwenden, und dafür haben wir das "Spyder" -Tool, in dem wir unseren "Pandas" -Coder ausführen werden. Sehen wir uns die folgenden Beispiele an:
Beispiel 01
Wann immer wir den Datenrahmen generieren möchten, müssen wir Listen von Wörterbüchern haben. Bevor wir die Listen erstellen, müssen wir die "Pandas" als "PD" importieren, weil wir in "Pandas" arbeiten. Für den Zugriff auf die Funktion von Pandas haben wir einfach "PD" anstatt in vollem Formular "Pandas" eingestellt, anstatt die vollständige Form "Pandas". Wir setzen einige Daten in die Listen von Wörterbüchern ein. Die "Inventory_List" wird hier erstellt, und wir setzen "sku", das als Headername der Spalte angezeigt wird. In dieser Spalte fügen wir "SR7546" hinzu, dass der nächste Spalten -Header -Name oder die nächste Schlüssel "Beschreibung" hier ist. Als Nächst Das ist "ABC Plaza Street 1".
Jetzt fügen wir diesen Spalten weitere Daten hinzu, indem wir den Namen jedes Spaltenkopfs oder -schlüssels einfügen und dann Daten in sie einfügen. Wir fügen "TW1234" in "SKU", "Item 2" in "Beschreibung", "S456" in "Bin#" und "CDE Plaza Street 2" in die Spalte "Ort" ein. Dann setzen wir in der Spalte „SKU, Beschreibung, Mülleimer#bzw. Ort. Am Ende fügen wir einen weiteren Datensatz ein, "STM2634, Punkt 4, S97 und Mno Plaza Street 6".
Hier ist die "Inventory_List" abgeschlossen, und jetzt konvertieren wir diese "Inventory_List" in den Datenrahmen. Wir verwenden die „PD.DataFrame ”-Methode zum Umwandeln der Diktierlisten in DataFrame. Wir platzieren die "Inventory_List" als Parameter der "PD".DataFrame () ”-Methode, und wir speichern diese in einer Variablen„ Inventory_df “. Dieses Inventory_DF wird verwendet, damit dieser Datenfrequer in diesem "Inventory_DF" in den Datenrahmen in den Datenrahmen umgewandelt wird, wenn sich die Listen von Diktieren konvertieren, in diesem "Inventory_DF" gespeichert ist. Nun werden die Diktierlisten in den Datenrahmen konvertiert, und wir verlegen den Datenrahmen, den wir nach der Anwendung dieses „PD angewendet haben.DataFrame () ”Methode. Wir drucken diese "Inventory_DF" mit der Funktion "print ()" in "Pandas" mit der Funktion "print ()".
Während wir das "Spyder" -Tool für die Ausgabe verwenden, drücken wir einfach "Shift+ Enter", und die Ausgabe wird am Terminal angezeigt. Hier werden die Daten, die wir in die Listen von Dikten einfügen, im Datenrahmen in Zeilen und Spalten dargestellt. Die Headernamen werden auch an die Oberseite jeder Spalte hinzugefügt.
Beispiel # 02
Wir generieren hier die "student_list" genauso wie wir im vorherigen Beispiel "Inventory_List" erstellt haben. Wir haben die „Pandas als PD“ zuerst importiert und sie in die „students_list“ verlegt. Wir haben "S#", das zeigt, dass es sich um den Headernamen der Spalte handelt. Darin platzieren wir "G6255", der nächste Spalten -Header -Name oder die nächste Taste als "Name" angepasst, und wir setzen auch Daten als "George" ein, als „George“ eingestuft wird. Die "Adresse" ist auch der Name des Headers, in dem wir "ABC246" hinzufügen. Die nächsten drei Spalten -Header -Namen oder -Keys sind "Mid_marks, Final_marks und Pass/Fail". Die Daten, die wir in diesen Spalten hinzugefügt haben, sind "33, 47 bzw. Pass".
Auf die gleiche Weise fügen wir in den ersten fünf Spalten "G6256, Peyton, Def789, 38, 57" hinzu, aber wir fügen hier keine Daten hinzu. Unten fügen wir Daten in alle sechs Spalten als "G6257, Elle, Mno456, 36, 55 und Pass" ein. In der vierten Reihe fügen wir die Daten in nur fünf Spalten erneut ein und erwähnen die sechste Spalte nicht. Wir setzen nur „G6258, Smith, XYZ123, 31 und 67“. Dies sind die Daten von fünf Spalten „S#, Name, Adresse, Mid_Marks und Final_marks“. Wir ändern diese „Student_List“ in den Datenrahmen, indem wir die „PD“ platzieren.DataFrame ”und benennen Sie den DataFrame als" student_df ".
Wir machen auch den „Student_df“ mit Hilfe von „print ()“. Wir werden in der Ausgabe sehen, wie es die Zellen rendert, in denen wir keine Daten hinzugefügt haben.
Das "Student_DF" wird in diesem Ergebnis wiedergegeben. Die NAN -Werte werden dem resultierenden Datenfrequer hinzugefügt, da das Dikte keine Werte und Spalten enthält, die übereinstimmen. Hier zeigt es in den Zellen „Nan“ an, in denen wir keine Daten eingefügt haben, und es gibt keinen Einfluss auf den gesamten Datenrahmen.
Beispiel # 03
Wie wir wissen, enthalten die Spalten im resultierenden Datenrahmen beim Generieren eines Datenrahmens aus einer Liste von Dikten die Tasten, die auf dem Kopfzeilen der Spalte angezeigt werden. Die Schlüssel, die wir in diesem Beispiel generieren, sind "std_id, student_name, father_name, Mids, Finals und Total". Übereinstimmende Schlüssel sind die Spalten, und ihre Werte sind die Zeilen des Datenrahmens, wenn er aus einer Liste von Dikten erstellt wird. Wir fügen auch die Werte ein, die auf den Zeilen erscheinen. Wir erstellen "stdnt_list" und fügen Daten darin als Schlüssel und deren Werte ein.
Dann konvertieren wir diese "stdnt_list" in einen DataFrame "stdnt_dataframe". Wir haben auch die Indexwerte für diesen Datenrahmen festgelegt, nämlich "std_1, std_2, std_3 und std_4". Rendern Sie dann den "stdnt_dataframe", der auch die Indexwerte rendert.
In diesem Ergebnis erscheinen der Datenrahmen und die Indexwerte, die wir in unseren Code eingefügt haben.
Beispiel # 04
Wir verwenden eine andere Methode, um die Liste der DICTs in den Datenrahmen zu ändern. Wir verwenden die „PD.Datenrahmen.Von der Methode von_Records () ”, mit der unsere Diktierliste in den Datenrahmen umwandelt und den resultierenden Datenrahmen rendert.
Hier ist der resultierende Datenrahmen, den wir mit der „PD verwenden.Datenrahmen.Von_Records () ”Methode. Diese Methode hilft uns auch, die Liste der DICTs in den Datenrahmen zu ändern.
Beispiel # 05
Jetzt wechseln wir mit einer anderen Technik von einer Liste von Diktieren zu einem Datenrahmen. Unsere Diktierliste wird mit dem „PD“ in einen Datenrahmen konvertiert.Datenrahmen.Von_Dict () ”Methode In diesem Beispiel werden wir auch den resultierenden Datenrahmen anzeigen.
Dies ist der Datenrahmen, der als Ergebnis der Verwendung der „PD“ erstellt wurde.Datenrahmen.from_dict () ”Methode. Diese Methode hilft bei der Konvertierung der Diktierliste in einen Datenrahmen.
Beispiel # 06
Hier verwenden wir eine andere und letzte Methode, um von einer Liste von Dikten zu einem Datenrahmen zu wechseln. Wir verwenden die „PD.JSON_NOMPERIGIST () ”-Funktion, um unsere Diktierliste in einen Datenrahmen in diesem Code zu verwandeln und den resultierenden Datenrahmen anzuzeigen, indem die Funktion„ print () “am Ende eingelegt wird.
Der Datenrahmen wird erstellt, wenn der „PD.JSON_NOMPERSE () ”wird angewendet. Diese Technik hilft auch dabei, den Datenrahmen aus der Liste der Diktate in "Pandas" zu generieren,.
Abschluss
In diesem Tutorial wird beschrieben. Unser Hauptziel ist es, Ihnen ein umfassendes, präzises und klares Erläuterung des Konzepts „Konvertieren der Liste der Diktate in DataFrame“ zu geben. Wir haben vier verschiedene Methoden erörtert, die uns helfen, die Liste der Diktate in DataFrame umzuwandeln. Wir haben Beispiele nachgewiesen und alle in diesem Tutorial erwähnten Methoden verwendet, um den Datenrahmen aus der Liste der Diktate zu erhalten.