Wie füge ich mit Pandas in Python Metadaten zu einem DataFrame oder einer Serie hinzu?

Eine Schlüsselfunktion von Pandas ist die Fähigkeit, Metadaten zu verarbeiten, die zusätzliche Informationen über die in einem DataFrame oder einer Serie vorhandenen Daten liefern können. Pandas ist eine leistungsstarke und weit verbreitete Bibliothek in Python zur Datenbearbeitung und -analyse. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Pandas Metadaten zu einem DataFrame oder einer Serie in Python hinzufügen.

Was sind Metadaten in Pandas?

Metadaten sind Informationen über die Daten in einem DataFrame oder einer Serie. Es kann den Datentyp der Spalte, die Maßeinheit oder andere wichtige und relevante Informationen enthalten, um Kontext zu den bereitgestellten Daten bereitzustellen. Metadaten können mit Pandas zu einem DataFrame oder einer Serie hinzugefügt werden.

Warum sind Metadaten bei der Datenanalyse wichtig?

Metadaten sind bei der Datenanalyse sehr wichtig, da sie Kontext und Einblicke in die Daten liefern. Ohne Metadaten ist es schwierig, die Daten zu verstehen und daraus sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Metadaten können Ihnen beispielsweise helfen, die Maßeinheiten zu verstehen, um genaue Vergleiche und Berechnungen durchzuführen. Metadaten können Ihnen auch helfen, den Datentyp einer Spalte zu verstehen, was uns bei der Auswahl geeigneter Datenanalysetools helfen kann.

Wie füge ich mithilfe von Pandas Metadaten zu einem Datenrahmen oder einer Serie hinzu?

Hier sind die Schritte zum Hinzufügen von Metadaten zu einem Datenrahmen oder einer Serie:

Metadaten auf Datenrahmen oder Serien anwenden

Pandas bietet ein Attribut namens attrs zum Hinzufügen von Metadaten zu einem Datenrahmen oder einer Serie. Bei dieser Eigenschaft handelt es sich um ein wörterbuchähnliches Objekt, das zum Speichern beliebiger Metadaten verwendet werden kann. Wenn Sie einem Datenrahmen oder einer Datenreihe Metadaten hinzufügen möchten, greifen Sie einfach auf das Attribut attrs zu und legen Sie die erforderlichen Metadatenattribute fest.

In unserem Programm fügen wir dem Datenrahmen eine Beschreibung, einen Skalierungsfaktor und einen Offset hinzu.

Maßstab und Versatz auf unseren Datenrahmen anwenden

Im nächsten Schritt wenden wir Skalierung und Offset auf unseren Datenrahmen an. Den gleichen Effekt können wir erzielen, indem wir den Datenrahmen mit dem Skalierungsfaktor multiplizieren und dann den Offset hinzufügen. Anschließend können wir die Metadaten und den skalierten Datenrahmen zur späteren Verwendung speichern.

Metadaten und Datenrahmen in HDFS-Dateien speichern

Pandas stellt die HDFStore-Klasse für die Verarbeitung von Dateien im HDF5-Format bereit. HDF5 ist ein hierarchisches Datenformat, das den Abruf großer Datensätze und eine effiziente Speicherung unterstützt. Die HDFStore-Klasse bietet eine praktische Möglichkeit, Datenrahmen und Serien in HDF5-Dateien zu speichern und zu laden.

Um Metadaten und DataFrame in einer HDF5-Datei zu speichern, können wir die Methode put() in der HDFStore-Klasse verwenden. Anschließend geben wir das Format als „Tabelle“ an und lassen den Metadatenparameter weg.

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Add metadata to the DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']

# Save the metadata to an HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   store.put('data', df_scaled, format='table')
   store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs

# Read the metadata and DataFrame from the HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
   df_read = store.get('data')

# Retrieve the scale and offset from the metadata
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale

# Print the unscaled DataFrame
print(df_unscaled)

Ausgabe

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0

Im obigen Programm erstellen wir zunächst einen Datenrahmen df, der die folgenden Spalten A und B enthält. Anschließend haben wir mithilfe des attrs-Attributs Metadaten zum Datenrahmen hinzugefügt und anschließend die Attribute „description“, „offset“ und „scale“ auf ihre jeweiligen Werte gesetzt.

Im nächsten Schritt erstellen wir einen neuen Datenrahmen df_scaled, indem wir die Skalierung und den Offset auf den ursprünglichen Datenrahmen df anwenden. Wir gehen wie folgt vor, indem wir den Datenrahmen mit dem Skalierungsfaktor multiplizieren und dann den Offset zu Folgendem addieren.

Wir verwenden dann die put()-Methode der HDFStore-Klasse, um die Metadaten und den skalierten Datenrahmen in einer HDF5-Datei mit dem Namen example1.h5 zu speichern. Wir haben das Format als „Tabelle“ angegeben und den Metadatenparameter weggelassen. Stattdessen legen wir die Metadaten als Attribut der HAF5-Datei fest, indem wir das Metadatenattribut des Speicherobjekts verwenden, das von der Funktion get_storer('data') zurückgegeben wird.

Im nächsten Teil verwenden wir zum Lesen von Metadaten und Datenrahmen aus einer HDF5-Datei mit dem Namen „example1.h5“ eine weitere „with“-Anweisung, um die Datei mithilfe des Parameters r im schreibgeschützten Modus zu öffnen. Wir haben die Metadaten abgerufen, indem wir auf das Metadatenattribut des Speicherobjekts zugegriffen haben, das von der Funktion get_storer('data') zurückgegeben wurde, und wir haben den Datenrahmen mithilfe der Methode get() der HDFStore-Klasse abgerufen.

Im letzten Schritt haben wir den Maßstab und den Offset aus den Metadaten abgerufen und sie auf den Datenrahmen angewendet, um den unskalierten Datenrahmen zu erhalten. Wir drucken den unskalierten Datenrahmen aus, um sicherzustellen, dass er korrekt wiederhergestellt wurde.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Hinzufügen von Metadaten zu einer Serie oder einem Datenrahmen mithilfe von Pandas in Python unseren Daten zusätzlichen Kontext und Anmerkungen verleihen kann, wodurch sie informativer und nützlicher werden. Wir haben das attrs-Attribut eines Datenrahmens oder einer Serie verwendet, um unserem Datenrahmen problemlos Metadaten wie Skalierungsfaktor, Beschreibung und Offset hinzuzufügen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich mit Pandas in Python Metadaten zu einem DataFrame oder einer Serie hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!