Pandas — это специальный пакет Python, основанный на анализе, который специально используется для оценки и контрабанды данных Python. Он предлагает функцию «DataFrame()», которая была популярна для выравнивания данных Python в строках и столбцах, то есть в матричной форме. Как следует из названия, функция «append()» используется для добавления чего-либо в конец некоторой структуры. Таким образом, мы можем сказать, что в pandas функция append() должна использоваться для добавления данных из одного фрейма данных в конец другого фрейма данных. Таким образом, мы будем реализовывать некоторые примеры Python в Spyder 3, чтобы увидеть работу функции pandas DataFrame.Append() в Windows 10. Давайте начнем.

Пример 01:

Давайте начнем с первого примера, чтобы увидеть, как можно инициализировать фреймы данных Python с помощью pandas. В инструменте Python Spyder 3 мы импортировали пакет panda с ключевым словом «import» как объект «pd». Это будет использоваться для инициализации фрейма данных в коде. Итак, мы добавили новую переменную d1, получая новый фрейм данных pandas через объект «pd», используя функцию «DataFrame()». Функция DataFrame() предназначена для создания фрейма данных табличной формы при добавлении двух списков 2*2, т.е. строк в столбцы. Столбцы были названы как 1 и 2, используя структуру списка для них. Индексы для строк были объявлены как 1 и 2. Оператор печати здесь для вывода фрейма данных «d1» на консоль.

После создания первого фрейма данных мы также создали еще один фрейм данных тем же методом. Единственное изменение здесь в списках значений, т.е. другие значения. Оператор печати отображает второй фрейм данных d2 на консоли. Теперь предпоследний оператор печати сообщает нам, что мы будем отображать фрейм данных добавления. Таким образом, второй фрейм данных d2 был добавлен в конец первого фрейма данных d2 с помощью функции append(). Оператор печати отображает добавленный фрейм данных.

import pandas as pd
d1 = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['d', 'e']], columns=list('12'), index=['1', '2'])
print("Dataframe 1 ...")
print(d1)
d2 = pd.DataFrame([['c', 'f'], ['g', 'h']], columns=list('12'), index=['1', '2'])
print("Dataframe 2 ...")
print(d2)
print("Appended Dataframe...")
print(d1.append(d2))

После того, как код был завершен, пришло время выполнить этот код Python, чтобы увидеть результаты. Используйте кнопку запуска Spyder 3 на панели задач и вперед. Взамен мы получили следующий результат. Он показывает первый и второй кадры данных отдельно. После этого на выходе отображается второй фрейм данных, добавленный к первому фрейму данных.

Пример 02:

Давайте рассмотрим еще один пример использования функции append() для соединения двух фреймов данных панд. На этот раз мы использовали словари для создания фреймов данных. Итак, мы запустили программу для импорта пакета pandas как «pd». Два фрейма данных, d1 и d2, были созданы и инициализированы с помощью функции pandas DataFrame() с объектом «pd». Мы инициализировали библиотеку в обоих фреймах данных, имеющих два значения пары ключей. Ключ представляет собой некоторый алфавит или символ, и он одинаков в обоих фреймах данных «x» и «y». В то время как пара ключей «x» и «y» — это два списка совершенно разных значений в каждом для обоих фреймов данных. Первые два оператора печати предназначены для отображения кадров данных d1 и d2 отдельно с разрывом строки на «\n».

import pandas as pd    
d1 = pd.DataFrame({"x":[1, 3, 5], "y":[2, 4, 6]})  #использование словаря
d2 = pd.DataFrame({"x":[7, 9, 11], "y":[8, 10, 12]}) #использование словаря
print(d1, "\n")
print(d2, "\n")
print(d1.append(d2))

После запуска этого кода мы получили кадры данных, отображаемые по отдельности, а затем вместе.

Пример 03:

Давайте взглянем на наш последний пример использования фрейма данных panda с функцией append(), чтобы объединить их в один. На этот раз мы начали наш код с создания двух словарей строкового типа, dic1 и dic2, после импорта пакета панды как объекта «pd». Оба словаря dic1 и dic2 имеют 3 значения пары ключей. Ключи имеют строковые типы, первые два значения — списки строкового типа, а последнее значение ключа — списки целочисленного типа. dic1 и dic2 были преобразованы во фрейм данных pandas путем вызова функции DataFrame с объектом pandas «pd». Кадры данных сохраняются в d1 и d2. Теперь функция append() используется для соединения d1 с d1 и сохраняется в переменной d3. Фрейм данных соединения d3 распечатывается с помощью функции print().

import pandas as pd
dic1 = {
    'Name': ['John', 'William', 'Laila'],
    'FName': ['Jack', 'Worth', 'Sky'],
    'Age': [36, 50, 25]
}
dic2 = {
    'Name':['Elizebath', 'Diana', 'Marshal'],
    'FName':['Patinson', 'Penty', ''],
   'Age': [56, 25, 29]
}
d1 = pd.DataFrame(dic1)
d2 = pd.DataFrame(dic2)
d3 = d1.append(d2)
print("\nThe appended dataframe:\n", d3)

Кадры данных были добавлены и отображены в соответствии с выводом.

Вывод:

В этой статье было рассмотрено использование функций pandas DataFrame() и append() в python при использовании инструмента Spyder 3. Мы использовали списки и словари целочисленных, символьных и строковых типов для создания фреймов данных и последующего добавления их вместе. Мы надеемся, что это руководство окажется полезным при использовании  или любого другого инструмента Python.

(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Загрузка...