Pandas Spickzettel für Data Science in Python

Was ist ein Pandas-Spickzettel?

Die Pandas-Bibliothek hat viele Funktionen, aber einige davon sind für manche Leute verwirrend. Wir haben hier eine hilfreiche Ressource namens Python Pandas-Spickzettel. Er erklärt die Grundlagen von Pandas auf einfache und prägnante Weise.

Egal, ob Sie ein Neuling oder erfahren im Umgang mit Pandas sind, dieser Spickzettel kann Ihnen als nützliches Nachschlagewerk dienen. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter das Arbeiten mit Serien- und DataFrame-Datenstrukturen, das Auswählen und Ordnen von Daten sowie das Anwenden von Funktionen auf Ihre Daten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Pandas Python Cheat Sheet ist eine gute Ressource für alle, die mehr über die Verwendung erfahren möchten Python für Data Science. Es ist ein praktisches Nachschlagewerk. Es kann Ihnen helfen, Ihre Datenanalysefähigkeiten und effizienter mit Pandas arbeiten.

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Wichtige Funktionen in Pandas erklären:

Um mit Pandas-Funktionen arbeiten zu können, müssen Sie Pandas installieren und importieren. Dazu gibt es zwei Befehle:

Schritt 1) # Pandas installieren

Pip Pandas installieren

Schritt 2) # Pandas importieren

Pandas als PD importieren

Jetzt können Sie mit den Pandas-Funktionen arbeiten. Wir werden daran arbeiten, die Daten zu manipulieren, zu analysieren und zu bereinigen. Hier sind einige wichtige Funktionen von Pandas.

Pandas-Datenstrukturen

Wie wir bereits besprochen haben, verfügt Pandas über zwei Datenstrukturen namens Series und DataFrames. Beide sind beschriftete Arrays und können jeden Datentyp enthalten. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Series ein eindimensionales Array und DataFrame ein zweidimensionales Array ist.

1. Serie

Es handelt sich um ein eindimensional beschriftetes Array. Es kann jeden Datentyp enthalten.

s = pd.Series([2, -4, 6, 3, None], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

2. Datenrahmen

Es handelt sich um ein zweidimensional beschriftetes Array. Es kann jeden Datentyp und unterschiedliche Spaltengrößen enthalten.

data = {'RollNo' : [101, 102, 75, 99],
        'Name' : ['Mithlesh', 'Ram', 'Rudra', 'Mithlesh'],
        'Course' : ['Nodejs', None, 'Nodejs', 'JavaScript']
}
df = pd.DataFrame(data, columns=['RollNo', 'Name', 'Course'])
df.head()

Daten importieren

Pandas haben die Möglichkeit, verschiedene Dateitypen in Ihr Notebook zu importieren oder zu lesen.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele.

# Import a CSV file pd
pd.read_csv(filename)

# Import a TSV file
pd.read_table(filename)

# Import a Excel file pd
pd.read_excel(filename)

# Import a SQL table/database
pd.read_sql(query, connection_object)

# Import a JSON file
pd.read_json(json_string)

# Import a HTML file
pd.read_html(url)

# From clipboard to read_table()
pd.read_clipboard()

# From dict
pd.DataFrame(dict)

Auswahl

Sie können Elemente nach ihrer Position oder ihrem Index auswählen. Mit diesen Techniken können Sie Zeilen, Spalten und unterschiedliche Werte auswählen.

1. Serie

# Accessing one element from Series
s['D']

# Accessing all elements between two given indices
s['A':'C']

# Accessing all elements from starting till given index
s[:'C']

# Accessing all elements from given index till end
s['B':]

2. Datenrahmen

# Accessing one column df
df['Name']

# Accessing rows from after given row
df[1:]

# Accessing till before given row
df[:1]

# Accessing rows between two given rows
df[1:2]

Auswahl durch boolesche Indizierung und Einstellung

1. Nach Position

df.iloc[0, 1]

df.iat[0, 1]

2. Nach Etikett

df.loc[[0],  ['Name']]

3. Nach Beschriftung/Position

df.loc[2] # Both are same
df.iloc[2]

4. Boolesche Indizierung

# Series s where value is > 1
s[(s > 0)]

# Series s where value is <-2 or >1
s[(s < -2) | ~(s > 1)]

# Use filter to adjust DataFrame
df[df['RollNo']>100]

# Set index a of Series s to 6
s['D'] = 10
s.head()

Datenreinigung

Für Python Mithilfe des Spickzettels zur Datenbereinigung können Sie die folgenden Vorgänge durchführen:

Benennen Sie Spalten mit der rename()-Methode um.
Aktualisieren Sie Werte mit der Methode at[] oder iat[], um auf bestimmte Elemente zuzugreifen und diese zu ändern.
Erstellen Sie mit der Methode copy() eine Kopie einer Serie oder eines Datenrahmens.
Suchen Sie mit der Methode isnull() nach NULL-Werten und löschen Sie sie mit der Methode dropna().
Suchen Sie mit der Methode „duplicated()“ nach doppelten Werten. Löschen Sie sie mit der Methode drop_duplicates().
Ersetzen Sie NULL-Werte mit der Methode fill() durch einen angegebenen Wert.
Ersetzen Sie Werte mit der Methode replace().
Sortieren Sie Werte mit der Methode sort_values().
Ordnen Sie Werte mithilfe der rank()-Methode.

# Renaming columns
df.columns = ['a','b','c']
df.head()

# Mass renaming of columns
df = df.rename(columns={'RollNo': 'ID', 'Name': 'Student_Name'})

# Or use this edit in same DataFrame instead of in copy
df.rename(columns={'RollNo': 'ID', 'Name': 'Student_Name'}, inplace=True)
df.head()

# Counting duplicates in a column
df.duplicated(subset='Name')

# Removing entire row that has duplicate in given column
df.drop_duplicates(subset=['Name'])

# You can choose which one keep - by default is first
df.drop_duplicates(subset=['Name'], keep='last')

# Checks for Null Values
s.isnull()

# Checks for non-Null Values - reverse of isnull()
s.notnull()

# Checks for Null Values df
df.isnull()

# Checks for non-Null Values - reverse of isnull()
df.notnull()

# Drops all rows that contain null values
df.dropna()

# Drops all columns that contain null values
df.dropna(axis=1)

# Replaces all null values with 'Guru99'
df.fillna('Guru99')

# Replaces all null values with the mean
s.fillna(s.mean())

# Converts the datatype of the Series to float
s.astype(float)

# Replaces all values equal to 6 with 'Six'
s.replace(6,'Six')

# Replaces all 2 with 'Two' and 6 with 'Six'
s.replace([2,6],['Two','Six'])

# Drop from rows (axis=0)
s.drop(['B',  'D'])

# Drop from columns(axis=1)
df.drop('Name', axis=1)

# Sort by labels with axis
df.sort_index()

# Sort by values with axis
df.sort_values(by='RollNo')

# Ranking entries
df.rank()

# s1 is pointing to same Series as s
s1 = s

# s_copy of s, but not pointing same Series
s_copy = s.copy()

# df1 is pointing to same DataFrame as df
df1 = s

# df_copy of df, but not pointing same DataFrame
df_copy = df.copy()

Abrufen von Informationen

Sie können diese Vorgänge ausführen, um Informationen abzurufen:

Verwenden Sie das Shape-Attribut, um die Anzahl der Zeilen und Spalten zu ermitteln.
Verwenden Sie die Methode head() oder tail(), um die ersten oder letzten paar Zeilen als Beispiel zu erhalten.
Verwenden Sie die Methoden „info()“, „describe()“ oder „dtypes“, um Informationen über Datentyp, Anzahl, Mittelwert, Standardabweichung, Mindest- und Höchstwerte zu erhalten.
Verwenden Sie die Methoden count(), min(), max(), sum(), mean() und median(), um spezifische statistische Informationen für Werte zu erhalten.
Verwenden Sie die Methode loc[], um eine Zeile abzurufen.
Verwenden Sie die Methode „groupby()“, um die Funktion „GROUP BY“ anzuwenden, um ähnliche Werte in einer Spalte eines DataFrame zu gruppieren.

1. Grundinformation

# Counting all elements in Series
len(s)

# Counting all elements in DataFrame
len(df)

# Prints number of rows and columns in dataframe
df.shape

# Prints first 10 rows by default, if no value set
df.head(10)

# Prints last 10 rows by default, if no value set
df.tail(10)

# For counting non-Null values column-wise
df.count()

# For range of index df
df.index

# For name of attributes/columns
df.columns

# Index, Data Type and Memory information
df.info()

# Datatypes of each column
df.dtypes

# Summary statistics for numerical columns
df.describe()

2. Zusammenfassung

# For adding all values column-wise
df.sum()

# For min column-wise
df.min()

# For max column-wise
df.max()

# For mean value in number column
df.mean()

# For median value in number column
df.median()

# Count non-Null values
s.count()

# Count non-Null values
df.count()

# Return Series of given column
df['Name'].tolist()

# Name of columns
df.columns.tolist()

# Creating subset
df[['Name', 'Course']]

# Return number of values in each group
df.groupby('Name').count()

Anwenden von Funktionen

# Define function
f = lambda x: x*5

# Apply this function on given Series - For each value
s.apply(f)

# Apply this function on given DataFrame - For each value
df.apply(f)

1. Interner Datenabgleich

# NA values for indices that don't overlap
s2 = pd.Series([8, -1, 4],  index=['A',  'C',  'D'])
s + s2

2. Arithmetik Operationen mit Füllmethoden

# Fill values that don't overlap
s.add(s2, fill_value=0)

3. Filtern, sortieren und gruppieren nach

Die folgenden Funktionen können zum Filtern, Sortieren und Gruppieren nach Serien und DataFrame verwendet werden.

# Filter rows where column is greater than 100
df[df['RollNo']>100]

# Filter rows where 70 < column < 101
df[(df['RollNo'] > 70) & (df['RollNo'] < 101)]

# Sorts values in ascending order
s.sort_values()

# Sorts values in descending order
s.sort_values(ascending=False)

# Sorts values by RollNo in ascending order
df.sort_values('RollNo')

# Sorts values by RollNo in descending order
df.sort_values('RollNo', ascending=False)

Daten exportieren

Pandas bietet die Möglichkeit, Daten in verschiedenen Formaten zu exportieren oder zu schreiben. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele.

# Export as a CSV file df
df.to_csv(filename)

# Export as a Excel file df
df.to_excel(filename)

# Export as a SQL table df
df.to_sql(table_name, connection_object)

# Export as a JSON file
df.to_json(filename)

# Export as a HTML table
df.to_html(filename)

# Write to the clipboard
df.to_clipboard()

Fazit zum Pandas-Spickzettel:

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek in Python für die Arbeit mit Datensätzen. Seine Fähigkeit, Daten zu analysieren, zu bereinigen, zu untersuchen und zu manipulieren. Pandas basiert auf Numpy. Es wird mit anderen Programmen wie Matplotlib und verwendet Scikit-Lernen. Es behandelt Themen wie Datenstrukturen, Datenauswahl, Datenimport, Boolesche Indizierung, Löschen von Werten, Sortieren und Datenbereinigung. Wir haben auch ein Pandas-Spickzettel-PDF für den Artikel vorbereitet. Pandas ist eine Bibliothek in Python und die Datenwissenschaft verwendet diese Bibliothek für die Arbeit mit Pandas-Datenrahmen und -Serien. Wir haben in diesem Cheatsheet verschiedene Pandas-Befehle besprochen.

Colab von Spickzettel

Meine Colab-Übungsdatei für Pandas – Pandas Spickzettel – Python für Data Science.ipynb

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Was ist ein Pandas-Spickzettel?

Wichtige Funktionen in Pandas erklären:

Schritt 1) ​​# Pandas installieren

Schritt 2) # Pandas importieren

Pandas-Datenstrukturen

1. Serie

2. Datenrahmen

Daten importieren

Auswahl

1. Serie

2. Datenrahmen

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2. Zusammenfassung

Anwenden von Funktionen

1. Interner Datenabgleich

2. Arithmetik Operationen mit Füllmethoden

3. Filtern, sortieren und gruppieren nach

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Fazit zum Pandas-Spickzettel:

Colab von Spickzettel

Schritt 1) # Pandas installieren