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Wie kann ich reproduzierbare Pandas-Beispiele für Stack Overflow erstellen?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2025-01-03 11:02:43312Durchsuche

How Can I Create Reproducible Pandas Examples for Stack Overflow?

Reproduzierbare Pandas-Beispiele erstellen

Das Reproduzieren von Datenrahmen in Fragen in Programmierforen wie Stack Overflow ist für eine effektive Fehlerbehebung und die Bereitstellung genauer Antworten unerlässlich. Hier sind einige Best Practices, die Sie beim Erstellen reproduzierbarer Pandas-Beispiele befolgen sollten:

Good Practices:

1. Stellen Sie einen kleinen, kopier- und einfügbaren Datenrahmen bereit:
Fügen Sie einen kleinen Datenrahmen entweder als ausführbaren Code oder als kopier- und einfügbares Format mit pd.read_clipboard(sep=r'ss ') ein.

2. Formatieren Sie Ihren Code:
Verwenden Sie Codeformatierungsoptionen, um Ihren Code lesbar zu machen, z. B. für Codeblöcke oder vier Leerzeichen zum Einrücken.

3. Testen Sie Ihren Code:
Stellen Sie sicher, dass der bereitgestellte Datenrahmen das Problem reproduziert, indem Sie ihn vor dem Posten testen.

4. Gewünschtes Ergebnis anzeigen:
Erklären Sie klar und deutlich das erwartete Ergebnis und geben Sie an, woher die Werte kommen.

5. Geben Sie den versuchten Code an:
Geben Sie den Code an, den Sie ausprobiert haben, zusammen mit Anmerkungen dazu, was daran falsch ist.

6. Recherchieren und zusammenfassen:
Zeigen Sie Bemühungen, das Problem durch Dokumentation und frühere Fragen zu Stack Overflow zu untersuchen.

Bad Practices:

1. MultiIndex-Datenrahmen:
Vermeiden Sie die Verwendung von MultiIndex-Datenrahmen, da diese nicht einfach kopiert und eingefügt werden können. Stellen Sie stattdessen einen regulären Datenrahmen mit einem set_index-Aufruf bereit, um den MultiIndex zu demonstrieren.

2. Vage Ergebnisse:
Geben Sie konkrete Details zum gewünschten Ergebnis an und vermeiden Sie vage Erklärungen wie „Die Zahlen sollten unterschiedlich sein.“

3. Unvollständige Fehlermeldungen:
Wenn ein Fehler auftritt, fügen Sie den gesamten Stack-Trace hinzu und markieren Sie die problematische Codezeile.

4. Fehlende Versionsinformationen:
Geben Sie die verwendete Version von Pandas, Python und anderen relevanten Bibliotheken an.

Hässliche Praktiken:

1. Externe Datenquellen:
Vermeiden Sie die Verknüpfung mit externen Datenquellen oder CSV-Dateien, die für andere nicht zugänglich sind. Erstellen Sie ähnliche Daten zu Demonstrationszwecken.

2. Übermäßige Details:
Konzentrieren Sie sich auf den spezifischen Problembereich und vermeiden Sie die Bereitstellung übermäßiger Details oder unnötigen Codes zur Datenvernichtung.

3. Lange Codeausschnitte:
Stellen Sie kleine, relevante Datenrahmen und Codeausschnitte bereit, um eine Überforderung der Leser zu vermeiden.

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