Danfo js – Eine Alternative zu Pandas

JavaScript hat sich zu einer der vielseitigsten Programmiersprachen entwickelt und ist mit Bibliotheken wie Danfo.js sogar noch leistungsfähiger für datenwissenschaftliche Aufgaben. Wenn Sie mit der Datenmanipulation in JavaScript noch nicht vertraut sind, führt Sie dieser Leitfaden in Danfo.js ein und hilft Ihnen beim Einstieg in den effizienten Umgang mit Daten.

Was ist Danfo.js?

Danfo.js ist eine leistungsstarke Bibliothek, die auf JavaScript basiert und es Benutzern ermöglicht, Datenmanipulation und -analyse durchzuführen, ähnlich wie die Pandas-Bibliothek von Python. Es ist für die Verwendung mit DataFrames und Serien konzipiert, den beiden primären Datenstrukturen, mit denen Sie Daten in einem Tabellenformat verwalten können. Wenn Sie bereits mit Tabellenkalkulationen oder Datenbanken gearbeitet haben, werden Ihnen diese Konzepte bekannt vorkommen.

Warum Danfo.js?

JavaScript für Data Science: Wenn Sie bereits mit JavaScript vertraut sind, aber in die Datenmanipulation eintauchen möchten, ist Danfo.js ein hervorragendes Tool. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von JavaScript mit der Flexibilität der Datenanalyse.
Einfach zu erlernen: Wenn Sie ein Anfänger sind, ist Danfo.js einfach zu erlernen, insbesondere wenn Sie mit JavaScript vertraut sind. Damit können Sie Aufgaben wie das Filtern, Gruppieren und Transformieren von Daten problemlos ausführen.
Integration mit Web-Apps: Danfo.js ermöglicht Ihnen die nahtlose Arbeit mit Daten in Web-Apps. Sie können Daten von APIs abrufen oder lokale Datensätze direkt in Ihrem Browser verarbeiten.

Danfo.js installieren

Um mit Danfo.js zu beginnen, müssen Sie es installieren. Sie können Danfo.js mit npm (Node Package Manager) in Ihrem Projektverzeichnis installieren.

npm install danfojs-node

Für die Arbeit im Browser können Sie Danfo.js von einem CDN einbinden:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>

Arbeiten mit DataFrames

Ein DataFrame ist eine zweidimensionale, in der Größe veränderliche und potenziell heterogene tabellarische Datenstruktur. Es ähnelt einer Tabelle in einer Datenbank oder einer Excel-Tabelle.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Erstellung eines DataFrame in Danfo.js:

const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();

Dies wird Folgendes ausgeben:

Name  Age  Country
0  Alice   25      USA
1    Bob   30       UK
2 Charlie   35   Canada

Allgemeine Vorgänge in Danfo.js

Hier sind einige der häufigsten Datenmanipulationsaufgaben, die Sie mit Danfo.js ausführen werden:

1. Spalten auswählen

Sie können eine bestimmte Spalte aus dem DataFrame wie folgt auswählen:

const ageColumn = df["Age"];
ageColumn.print();

2. Zeilen filtern

So filtern Sie Zeilen basierend auf einer Bedingung:

const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30
adults.print();

3. Neue Spalten hinzufügen

Sie können ganz einfach eine neue Spalte basierend auf vorhandenen Spalten hinzufügen:

df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();

4. Umgang mit fehlenden Daten

Danfo.js bietet verschiedene Funktionen zur Behandlung fehlender Werte:

npm install danfojs-node

Arbeiten mit Serien

Eine Serie in Danfo.js ist ein eindimensionales Array-ähnliches Objekt. Man kann es sich als eine einzelne Spalte eines DataFrame vorstellen.

So können Sie eine Serie erstellen und bearbeiten:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>

Sie können auch Operationen für Serien durchführen:

const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();

Daten visualisieren

Obwohl sich Danfo.js selbst nicht auf die Visualisierung konzentriert, können Sie es problemlos in Bibliotheken wie Plotly oder Chart.js integrieren, um Ihre Daten zu visualisieren. Nachdem Sie Ihre Daten in Danfo.js verarbeitet haben, können Sie sie an eine Visualisierungsbibliothek übergeben, um Diagramme und Grafiken zu erstellen.

Die Art der Visualisierung hängt von der Art der Daten und der Botschaft ab, die Sie vermitteln möchten. Nachfolgend finden Sie einige gängige Visualisierungen für verschiedene Datentypen:

Balkendiagramm

Anwendungsfall:Vergleich verschiedener Kategorien oder Gruppen.
Verwendungszweck: Wenn Sie kategoriale Daten haben und Werte verschiedener Kategorien vergleichen möchten.

Name  Age  Country
0  Alice   25      USA
1    Bob   30       UK
2 Charlie   35   Canada

Liniendiagramm

Anwendungsfall:Visualisierung von Trends im Zeitverlauf oder kontinuierlichen Daten.
Verwendungszweck: Um anzuzeigen, wie sich ein Wert im Laufe der Zeit (Zeitreihendaten) oder kontinuierlicher Daten ändert.

const ageColumn = df["Age"];
ageColumn.print();

Kreisdiagramm

Anwendungsfall:Proportionen eines Ganzen anzeigen.

Verwendungszweck:Wenn Sie zeigen möchten, wie Teile ein Ganzes bilden, oder um relative Proportionen von Kategorien zu vergleichen.

const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30
adults.print();

Streudiagramm

**Anwendungsfall: **Anzeigen von Beziehungen zwischen zwei kontinuierlichen Variablen.
Verwendungszweck: Zur Visualisierung von Korrelationen oder Beziehungen zwischen zwei numerischen Variablen.

df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();

Heatmap

Anwendungsfall:Visualisierung von Matrixdaten oder der Intensität von Werten über zwei Dimensionen.
**Verwendungszweck: **Zum Anzeigen von Mustern in Daten, deren Intensität sich ändert, wie Korrelationsmatrizen oder geografische Heatmaps.

df.fillna(0, {inplace: true}); // Replace NaN values with 0

Boxplot

Anwendungsfall:Verstehen der Verteilung eines Datensatzes.
Verwendungszweck:Wenn Sie die Verteilung von Daten einschließlich Median, Quartilen und potenziellen Ausreißern visualisieren möchten.

const ageSeries = new dfd.Series([25, 30, 35]);
ageSeries.print();

Alles in allem ist danfo.js eine leistungsstarke Bibliothek, die die Möglichkeiten der Datenbearbeitung und -analyse in JavaScript integriert, was sie zu einer idealen Wahl für diejenigen macht, die bereits mit JavaScript vertraut sind und in datenwissenschaftliche Aufgaben eintauchen möchten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDanfo js – Eine Alternative zu Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!