Seria panów do DataFrame

Dzisiaj dowiemy się o pandy w Python-bibliotece Open-Source Python, która zapewnia gotowe do użycia o wysokiej wydajności struktury danych i narzędzia do analizy danych, serie panów, strumienia danych, serii konwertowania na DataFrame i niektóre przykłady.

Co to jest pandy?

Pandy to zestaw narzędzi analizy danych oparty na Python. Ma kilka funkcji, w tym możliwość przeanalizowania kilku formatów plików i konwersji całej tabeli danych na tablicę macierzy Numpy. W rezultacie pandy jest niezawodnym współpracownikiem ML i Data Science. Pandy i Numpy działają z tablicami 1-D i 2-D, ale oba są obsługiwane inaczej.

Co to jest seria pandas?

Pandas Series to jednowymiarowa „ndarray” z etykietami na osiach. Etykiety z serii nie muszą być zawsze wyjątkowe, ale muszą wspierać mieszanie. Seria PandaS obsługuje indeksowanie numeryczne i etykietowe oraz duży zakres operacji związanych z indeksem.

Co to jest Frame?

Rama danych jest podobna do arkusza kalkulacyjnego zawierającego wiersze i kolumny danych, przy czym każda kolumna zawiera ten sam typ danych (e.G., Data, słowa, numeryczne). Nazwy, a nie liczby, mogą odnosić się do wierszy i kolumn.

Możesz zapisać kolumny x i y (df.x, df.y) w ramce danych, a następnie użyj DF.Wykres (x, y), aby postrzegać wynik jako faktyczną wizualizację. Wynika to z faktu, że struki danych są wstępnie zaprogramowane w celu wykorzystania technologii stron trzecich.

Przykłady korzystania z serii do DataFrame

Przykład 1

Tworzymy serię pandy i konwertujemy ją na ramkę danych za pomocą serii.Metoda to_frame ().

importować pandy jako PD
seria = pd.Seria ([„A”, „B”, „C”, „D”, „E”, „F”, „G])
DATATIME_INDEX = PD.DateTimeIndex (start = '2022-05-10 12:00', freq = 'w',
okresy = 7, tz = 'Asia/Kalkuta')
seria.indeks = DataTime_Index
Drukuj (seria)
seria.to_frame ()

Przykład 2

Tworzymy serię pandy i konwertujemy ją na ramkę danych za pomocą serii.Metoda to_frame ().

importować pandy jako PD
seria = pd.Seria ([1, 2, 3, 4, 5])
Drukuj (seria)
seria.to_frame ()

Wyjście:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
DTYPE: INT64

	0
0	1
1	2
2	3
3	4
4	5

Wniosek

Omówiliśmy o pandy, serie pandów, danych danych i dwóch przykładach konwersji serii pandy w pandas dataframe.