Wie kann ich komplexe Datenrahmen einfach für reproduzierbare Codebeispiele freigeben?

Einfaches Teilen von Datenbeispielen mit df.to_dict()

Trotz klarer Richtlinien für gute Fragen und der Einbeziehung reproduzierbarer Datenbeispiele gibt es viele Benutzer versäumen es oft, ausreichend Daten für die Analyse bereitzustellen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Funktion df.to_dict() als praktische Möglichkeit zum Teilen von Beispieldatenrahmen untersucht, die komplexer als Zufallszahlen sind.

Fall 1: Datenrahmen aus lokalen Quellen

Für Datenrahmen, die aus lokalen Quellen stammen, ist dieser Ansatz unkompliziert:

1. Ausführen df.to_dict(), um eine Wörterbuchdarstellung des Datenrahmens zu generieren.
2. Kopieren Sie die Ausgabe, einschließlich der Wörterbuchstruktur.
3. Fügen Sie den Inhalt in pd.DataFrame(
   ) in Ihrem ein Codeausschnitt.

Fall 2: Tabellen von Anderen Anwendungen

Wenn sich Ihre Tabelle in einer Anwendung wie Excel befindet, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Kopieren Sie den Tabelleninhalt.
2. Führen Sie df aus =pd.read_clipboard(sep='s '), um den Inhalt in einen Datenrahmen einzulesen, wobei 's' „any“ bedeutet Leerzeichen.
3. Führen Sie df.to_dict() aus und fügen Sie das Ergebnis in df=pd.DataFrame(
   ) ein.

Umgang mit größeren Datenrahmen

Bedenken Sie bei größeren Datenrahmen Folgendes Ansätze:

• Verwenden Sie df.head(20).to_dict(), um nur die ersten 20 Zeilen einzuschließen.
• Verwenden Sie df.to_dict('split'), um die Ausgabe für umzuformen verbesserte Lesbarkeit in weniger Zeilen.

Beispiel mit Iris Datensatz

Betrachten Sie den Iris-Datensatz, der dafür bekannt ist, in Plotly Express verfügbar zu sein.

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = px.data.iris().head(10)
sample = df.to_dict('split')

Dadurch wird ein Wörterbuch mit Index, Spalten und Datenschlüsseln erstellt, das eine einfache Wiederherstellung ermöglicht des Datenrahmens mit:

df = pd.DataFrame(index=sample['index'], columns=sample['columns'], data=sample['data'])

Bearbeiten

Beachten Sie das df.to_dict() kann keine Zeitstempel lesen, ohne den erforderlichen Import explizit einzubeziehen (z. B. von Pandas Import Timestamp).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich komplexe Datenrahmen einfach für reproduzierbare Codebeispiele freigeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!