Phenquestions
Pandas DataFrame, verilerin tablo biçiminde farklı satırlar ve sütunlarla hizalandığı 2B (iki boyutlu) açıklamalı bir veri yapısıdır. Daha kolay anlaşılması için DataFrame, üç farklı bileşen içeren bir elektronik tablo gibi davranır: dizin, sütunlar ve veri. Panda Veri Çerçeveleri, pandanın nesnelerini kullanmanın en yaygın yoludur.
Pandalar DataFrame'ler farklı yöntemler kullanılarak oluşturulabilir. Bu makale, python'da Pandas DataFrame oluşturabileceğiniz tüm olası yöntemleri açıklayacaktır. Tüm örnekleri pycharm aracında çalıştırdık. Her yöntemin uygulanmasına tek tek başlayalım.
Temel Sözdizimi
Pandas python'da DataFrame oluştururken aşağıdaki sözdizimini izleyin:
pd.DataFrame(Df_data)Misal:Bir örnekle açıklayalım. Bu durumda, öğrenci adlarının ve yüzdelerinin verilerini bir 'Students_Data' değişkeninde sakladık. Ayrıca, pd kullanarak.DataFrame (), öğrencinin sonucunu görüntülemek için bir DataFrame oluşturduk.
pandaları pd olarak içe aktarStudent_Data =
'İsim':['Samreena', 'Asif', 'Mahwish', 'Raees'],
'Yüzde':[90,80,70,85]
sonuç = pd.DataFrame(Students_Data)
yazdır (sonuç)
Panda Veri Çerçeveleri Oluşturma Yöntemleri
Panda Veri Çerçeveleri, makalenin geri kalanında tartışacağımız farklı yollar kullanılarak oluşturulabilir. Öğrencinin ders sonuçlarını DataFrames şeklinde yazdıracağız. Bu nedenle, aşağıdaki yöntemlerden birini kullanarak aşağıdaki görüntüde temsil edilen benzer DataFrame'ler oluşturabilirsiniz:
Yöntem # 01: Listeler sözlüğünden Pandas DataFrame oluşturma
Aşağıdaki örnekte, DataFrame'ler, öğrencinin ders sonuçlarıyla ilgili listelerin sözlüklerinden oluşturulmuştur. Önce bir pandanın kitaplığını içe aktarın ve ardından bir liste sözlüğü oluşturun. Dikt tuşları, 'Öğrenci_Adı', 'Kurs_Başlığı' ve 'GPA' gibi sütun adlarını temsil eder. Listeler, sütunun verilerini veya içeriğini temsil eder. 'dictionary_lists' değişkeni, 'df1' değişkenine daha fazla atanan öğrencilerin verilerini içerir. Print ifadesini kullanarak DataFrame'in tüm içeriğini yazdırın.
Misal:
# Pandalar ve numpy için kitaplıkları içe aktarınpandaları pd olarak içe aktar
# Panda'nın kitaplığını içe aktar
pandaları pd olarak içe aktar
# Bir liste sözlüğü oluşturun
sözlük_listeleri =
'Öğrenci_Adı': ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
'Course_Title': ['SQA','SRE','IT Basics', 'Yapay zeka'],
'GPA': [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# DataFrame'i oluşturun
dframe = pd.DataFrame(dictionary_lists)
yazdır(dframe)
Yukarıdaki kodu çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görüntülenecektir:
Yöntem # 02: NumPy dizisi sözlüğünden Pandas DataFrame oluşturun
DataFrame, dizi/listenin dictinden oluşturulabilir. Bu amaçla, uzunluk tüm anlatı ile aynı olmalıdır. Bir indeks iletilirse, indeks uzunluğu dizinin uzunluğuna eşit olmalıdır. Hiç bir dizin iletilmezse, bu durumda, varsayılan dizin bir aralık (n) olacaktır. Burada n, dizinin uzunluğunu temsil eder.
Misal:
numpy'yi np olarak içe aktar# Bir numpy dizisi oluşturun
nparray = np.dizi(
[['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
['SQA', 'SRE', 'BT Temelleri','Yapay Zeka'],
[3.1, 3.3, 2.8, 4.0]])
# nparray sözlüğü oluşturun
sözlük_of_nparray =
'Öğrenci_Adı': nparray[0],
'Course_Title': nparray[1],
'GPA': nparray[2]
# DataFrame'i oluşturun
dframe = pd.DataFrame(dictionary_of_nparray)
yazdır(dframe)
Yöntem # 03: Listeler listesini kullanarak panda DataFrame oluşturma
Aşağıdaki kodda her satır tek bir satırı temsil etmektedir.
Misal:
# Kitaplığı içe aktar Pandalar pdpandaları pd olarak içe aktar
# Liste listesi oluşturun
group_lists = [
['Samreena', 'SQA', 3.1],
['Raees', 'SRE', 3.3],
['Sara', 'BT Temelleri', 2.8],
['Sana', 'Yapay Zeka', 4.0]]
# DataFrame'i oluşturun
dframe = pd.DataFrame(group_lists, column = ['Student_Name', 'Course_Title', 'GPA'])
yazdır(dframe)
Yöntem # 04: Sözlük listesini kullanarak panda DataFrame oluşturma
Aşağıdaki kodda, her sözlük tek bir satırı ve sütun adlarını temsil eden anahtarları temsil eder.
Misal:
# Kütüphane pandalarını içe aktarpandaları pd olarak içe aktar
# Bir sözlük listesi oluşturun
dict_list = [
'Student_Name': 'Samreena', 'Course_Title': 'SQA', 'GPA': 3.1,
'Student_Name': 'Raees', 'Course_Title': 'SRE', 'GPA': 3.3,
'Student_Name': 'Sara', 'Course_Title': 'BT Temelleri', 'GPA': 2.8,
'Student_Name': 'Sana', 'Course_Title': 'Yapay Zeka', 'GPA': 4.0]
# DataFrame'i oluşturun
dframe = pd.DataFrame(dict_list)
yazdır(dframe)
Yöntem # 05: dict of pandas Series'den panda Dataframe oluşturma
Dikt tuşları sütunların adlarını temsil eder ve her Seri sütun içeriğini temsil eder. Aşağıdaki kod satırlarında üç tür dizi aldık: Name_series, Course_series ve GPA_series.
Misal:
# Kütüphane pandalarını içe aktarpandaları pd olarak içe aktar
# Öğrenci isimleri dizisini oluşturun
İsim_serisi = pd.Seri(['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'])
Course_series = pd.Seriler(['SQA', 'SRE', 'BT Temelleri', 'Yapay zeka'])
GPA_series = pd.Seri([3.1, 3.3, 2.8, 4.0])
# Seri Sözlüğü Oluşturun
sözlük_of_nparray
\
'] = 'Ad': İsim_serisi, 'Yaş': Course_series, 'Bölüm': GPA_series
# DataFrame oluşturma
dframe = pd.DataFrame(dictionary_of_nparray)
yazdır(dframe)
Yöntem # 06: Zip() işlevini kullanarak Pandas DataFrame oluşturun.
list(zip()) işleviyle farklı listeler birleştirilebilir. Aşağıdaki örnekte, pandalar DataFrame, pd çağrılarak oluşturulur.DataFrame() işlevi. Tuple şeklinde birleştirilen üç farklı liste oluşturulur.
Misal:
pandaları pd olarak içe aktar# Liste1
Student_Name = ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana']
# Liste2
Course_Title = ['SQA', 'SRE', 'BT Temelleri', 'Yapay Zeka']
# Liste3
GPA = [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# Üç listedeki demetlerin listesini daha da ileri götürün, zip() kullanarak birleştirin.
tuples = list(zip(Student_Name, Course_Title, GPA))
# Tuple'lara veri değerleri atayın.
demetler
# Tuple listesini panda Dataframe'e dönüştürme.
dframe = pd.DataFrame(tuples, column=['Student_Name', 'Course_Title', 'GPA'])
# Verileri yazdır.
yazdır(dframe)
Sonuç
Yukarıdaki yöntemleri kullanarak python'da Pandas DataFrames oluşturabilirsiniz. Pandas DataFrame'leri oluşturarak bir öğrencinin ders not ortalamasını yazdırdık. Umarım, yukarıda belirtilen örnekleri çalıştırdıktan sonra faydalı sonuçlar alırsınız. Daha iyi anlaşılması için tüm programlar iyi yorumlanmıştır. Panda DataFrame oluşturmak için daha fazla yolunuz varsa, bunları bizimle paylaşmaktan çekinmeyin. Bu öğreticiyi okuduğunuz için teşekkürler.
