Python에서 Pandas를 사용하여 DataFrame 또는 시리즈에 메타데이터를 추가하는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 주요 기능은 DataFrame 또는 시리즈에 있는 데이터에 대한 추가 정보를 제공할 수 있는 메타데이터를 처리하는 기능입니다. Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위해 Python에서 강력하고 널리 사용되는 라이브러리입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 Python의 DataFrame 또는 시리즈에 메타데이터를 추가하는 방법을 살펴보겠습니다.

Pandas의 메타데이터란 무엇인가요?

메타데이터는 DataFrame 또는 시리즈의 데이터에 대한 정보입니다. 여기에는 제공된 데이터에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 열에 대한 데이터 유형, 측정 단위 또는 기타 중요하고 관련 있는 정보가 포함될 수 있습니다. Pandas를 사용하여 DataFrame 또는 시리즈에 메타데이터를 추가할 수 있습니다.

데이터 분석에서 메타데이터가 왜 중요한가요?

메타데이터는 데이터에 대한 컨텍스트와 통찰력을 제공하므로 데이터 분석에서 매우 중요합니다. 메타데이터가 없으면 데이터를 이해하고 그로부터 의미 있는 결론을 도출하기가 어렵습니다. 예를 들어, 메타데이터는 측정 단위를 이해하여 정확한 비교 및 ​​계산을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 메타데이터는 열의 데이터 유형을 이해하는 데도 도움이 되며, 이는 적절한 데이터 분석 도구를 선택하는 데도 도움이 됩니다.

Pandas를 사용하여 데이터 프레임이나 시리즈에 메타데이터를 추가하는 방법은 무엇입니까?

데이터프레임이나 시리즈에 메타데이터를 추가하는 단계는 다음과 같습니다.

데이터 프레임 또는 시리즈에 메타데이터 적용

Pandas는 데이터프레임이나 시리즈에 메타데이터를 추가하기 위해 attrs라는 속성을 제공합니다. 이 속성은 임의의 메타데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 사전과 유사한 개체입니다. 데이터프레임이나 시리즈에 메타데이터를 추가하려면 attrs 속성에 액세스하고 필요한 메타데이터 속성을 설정하기만 하면 됩니다.

우리 프로그램에서는 데이터 프레임에 설명, 배율 인수 및 오프셋을 추가합니다.

데이터 프레임에 배율과 오프셋 적용

다음 단계에서는 데이터 프레임에 크기 조정과 오프셋을 적용합니다. 데이터프레임에 배율 인수를 곱한 다음 오프셋을 추가하면 동일한 효과를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 나중에 사용하기 위해 메타데이터와 확장된 데이터 프레임을 저장할 수 있습니다.

메타데이터와 데이터 프레임을 HDFS 파일에 저장

Pandas는 HDF5 형식의 파일을 처리하기 위한 HDFStore 클래스를 제공합니다. HDF5는 대규모 데이터 세트 검색과 효율적인 저장을 지원하는 계층적 데이터 형식입니다. HDFStore 클래스는 데이터프레임과 시리즈를 HDF5 파일에 저장하고 로드하는 편리한 방법을 제공합니다.

메타데이터와 DataFrame을 HDF5 파일에 저장하려면 HDFStore 클래스의 put() 메서드를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 형식을 'table'로 지정하고 메타데이터 매개변수를 생략합니다.

Example

의 중국어 번역은 다음과 같습니다:

Example

으아악

출력

으아악

위 프로그램에서는 먼저 다음 열 A와 B를 포함하는 데이터 프레임 df를 만듭니다. 그런 다음 attrs 속성을 사용하여 데이터프레임에 메타데이터를 추가한 후 'description', 'offset' 및 'scale' 속성을 해당 값으로 설정했습니다.

다음 단계에서는 원본 데이터 프레임 df에 스케일과 오프셋을 적용하여 새 데이터 프레임 df_scaled를 생성합니다. 데이터 프레임에 스케일 인수를 곱한 다음 오프셋을 다음에 추가하여 다음을 수행합니다.

그런 다음 HDFStore 클래스의 put() 메서드를 사용하여 메타데이터와 확장된 데이터 프레임을 example1.h5라는 HDF5 파일에 저장합니다. 형식을 'table'로 지정하고 메타데이터 매개변수를 생략했습니다. 대신, get_storer('data') 함수에 의해 반환된 저장자 객체의 메타데이터 속성을 사용하여 메타데이터를 HAF5 파일의 속성으로 설정합니다.

다음 부분에서는 'example1.h5'라는 HDF5 파일에서 메타데이터와 데이터프레임을 읽기 위해 또 다른 'with' 문을 사용하여 r 매개변수를 사용하여 읽기 전용 모드로 파일을 엽니다. get_storer('data') 함수에 의해 반환된 저장자 개체의 메타데이터 속성에 액세스하여 메타데이터를 검색하고, HDFStore 클래스의 get() 메서드를 사용하여 데이터 프레임을 검색했습니다.

마지막 단계에서는 메타데이터에서 크기와 오프셋을 검색하고 이를 데이터 프레임에 적용하여 크기가 조정되지 않은 데이터 프레임을 얻었습니다. 크기 조정되지 않은 데이터 프레임을 인쇄하여 올바르게 복원되었는지 확인합니다.

결론

요약하자면 Python에서 Pandas를 사용하여 시리즈 또는 데이터 프레임에 메타데이터를 추가하면 데이터에 추가 컨텍스트와 주석을 제공하여 더 유익하고 유용하게 만들 수 있습니다. 우리는 데이터프레임이나 시리즈의 attrs 속성을 사용하여 배율 인수, 설명, 오프셋과 같은 메타데이터를 데이터프레임에 쉽게 추가했습니다.

위 내용은 Python에서 Pandas를 사용하여 DataFrame 또는 시리즈에 메타데이터를 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!