Python で Pandas を使用してメタデータを DataFrame またはシリーズに追加するにはどうすればよいですか?

Pandas の重要な機能は、DataFrame または Series に存在するデータに関する追加情報を提供できるメタデータを処理できることです。 Pandas は、データ操作と分析のために広く使用されている強力な Python ライブラリです。この記事では、Pandas を使用して Python で DataFrame または Series にメタデータを追加する方法を説明します。

Pandas のメタデータとは何ですか?

メタデータは、DataFrame または Series 内のデータに関する情報です。これには、列に関するデータ型、測定単位、または提供されたデータに関するコンテキストを提供するその他の重要な関連情報を含めることができます。 Pandas を使用してメタデータを DataFrame または Series に追加できます。

データ分析においてメタデータが重要なのはなぜですか?

メタデータは、データに関するコンテキストと洞察を提供するため、データ分析において非常に重要です。メタデータがないと、データを理解し、そこから有意義な結論を導き出すことが困難になります。たとえば、メタデータは測定単位を理解し、正確な比較や計算を行うのに役立ちます。メタデータは列のデータ型を理解するのにも役立ち、適切なデータ分析ツールを選択するのに役立ちます。

パンダを使用してデータ フレームまたはシリーズにメタデータを追加するにはどうすればよいですか?

データ フレームまたはシリーズにメタデータを追加する手順は次のとおりです:

データ フレームまたはシリーズにメタデータを適用する

Pandas は、データ フレームまたはシリーズにメタデータを追加するための attrs と呼ばれる属性を提供します。このプロパティは、任意のメタデータを保存するために使用できる辞書のようなオブジェクトです。データフレームまたはシリーズにメタデータを追加する場合は、attrs 属性にアクセスして、必要なメタデータ属性を設定するだけです。

プログラムでは、説明、スケール係数、およびオフセットをデータ フレームに追加します。

スケールとオフセットをデータ フレームに適用します

次のステップでは、スケールとオフセットをデータフレームに適用します。データ フレームにスケール係数を乗算し、オフセットを追加することで、同じ効果を実現できます。その後、後で使用できるようにメタデータとスケーリングされたデータフレームを保存できます。

メタデータとデータ フレームを HDFS ファイルに保存する

Pandas は、HDF5 形式のファイルを処理するための HDFStore クラスを提供します。 HDF5 は、大規模なデータ セットの取得と効率的なストレージをサポートする階層データ形式です。 HDFStore クラスは、データフレームとシリーズを HDF5 ファイルに保存およびロードするための便利な方法を提供します。

メタデータとデータフレームを HDF5 ファイルに保存するには、HDFStore クラスの put() メソッドを使用できます。次に、形式を「テーブル」として指定し、メタデータ パラメーターを省略します。

Example

の中国語訳は次のとおりです:

Example

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

上記のプログラムでは、まず次の列 A と B を含むデータ フレーム df を作成します。次に、attrs 属性を使用してメタデータをデータフレームに追加し、その後、「description」、「offset」、「scale」属性をそれぞれの値に設定しました。

次のステップでは、元のデータ フレーム df にスケールとオフセットを適用して、新しいデータ フレーム df_scaled を作成します。データ フレームにスケール係数を乗算し、オフセットを次の値に追加することにより、次の処理を実行します。

次に、HDFStore クラスの put() メソッドを使用して、メタデータとスケーリングされたデータ フレームを example1.h5 という名前の HDF5 ファイルに保存します。形式を「table」として指定し、メタデータ パラメーターを省略しました。代わりに、get_storer('data') 関数によって返されたストアラー オブジェクトのメタデータ属性を使用して、メタデータを HAF5 ファイルの属性として設定します。

次のセクションでは、'example1.h5' という名前の HDF5 ファイルからメタデータとデータフレームを読み取るために、別の 'with' ステートメントを使用して、r パラメーターを使用してファイルを読み取り専用モードで開きます。 get_storer('data') 関数によって返されたストアラー オブジェクトのメタデータ属性にアクセスしてメタデータを取得し、HDFStore クラスの get() メソッドを使用してデータ フレームを取得しました。

最後のステップでは、メタデータからスケールとオフセットを取得し、それらをデータ フレームに適用して、スケールなしのデータ フレームを取得しました。スケールされていないデータ フレームを印刷して、正しく復元されたことを確認します。

＃＃＃結論は＃＃＃

結論として、Python の Pandas を使用してメタデータをシリーズまたはデータフレームに追加すると、データに追加のコンテキストと注釈が提供され、データがより有益で便利になります。データフレームまたはシリーズの attrs 属性を使用して、スケール ファクター、説明、オフセットなどのメタデータをデータフレームに簡単に追加しました。

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