如何使用'df.to_dict()”輕鬆共享範例資料幀？

如何使用df.to_dict() 輕鬆共享範例資料框

當涉及到提出與資料分析相關的問題時，包括可重複的資料樣本對於有效的反應至關重要。 df.to_dict() 提供了一種實用且簡單的方法來共享資料幀作為問題的一部分。

兩個常見場景：

1. 從本地用Python 建立的資料框來源：

   • 在編輯器或控制台中執行df.to_dict()。
   • 複製輸出，其格式為字典。
   • 包含您問題中的輸出，使用pd.DataFrame(
     ).

2. 另一個應用程式中的表（例如Excel）：

   • 從其他應用程式複製表格內容（使用適當的分隔符號）。
   • 運行在編輯器或控制台中輸入 df=pd.read_clipboard(sep='s ')。
   • 執行 df.to_dict()，並將輸出包含在您的問題中。

更大的資料幀：

• 使用df.head(20).to_dict() 僅包含前20 行。
• 使用 df.to_dict('split) 變更輸出格式')或其他選項來重塑輸出並使其更加

範例：

使用plotlyexpress中的iris資料集：

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = px.data.iris()

# Use to_dict('split') for compact output
sample = df.head(10).to_dict('split')

df = pd.DataFrame(index=sample['index'], columns=sample['columns'], data=sample['data'])

使用的好處df.to_dict():

• 促進再現性：
其他人可以輕鬆地重新建立您的資料框以進行準確測試。
• 增強清晰度： 包含資料樣本可提供上下文並避免不必要的來回溝通。
• 提高答案品質：透過代表性的樣本，受訪者可以提供更精確和量身定制的答案。

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