如何使用'df.to_dict()”轻松共享示例数据帧？

如何使用 df.to_dict() 轻松共享示例数据框

当涉及到提出与数据分析相关的问题时，包括可重复的数据样本对于有效的响应至关重要。 df.to_dict() 提供了一种实用且简单的方法来共享数据帧作为问题的一部分。

两种常见场景：

1. 从本地用 Python 创建的数据框来源：

   • 在编辑器或控制台中运行 df.to_dict()。
   • 复制输出，其格式为字典。
   • 包含您问题中的输出，使用pd.DataFrame(
     ).

2. 另一个应用程序中的表（例如 Excel）：

   • 从其他应用程序复制表内容（使用适当的分隔符）。
   • 运行在编辑器或控制台中输入 df=pd.read_clipboard(sep='s ')。
   • 运行 df.to_dict()，并将输出包含在您的问题中。

更大的数据帧：

• 使用 df.head(20).to_dict() 仅包含前 20 行。
• 使用 df.to_dict('split) 更改输出格式') 或其他选项来重塑输出并使其更加

示例：

使用plotlyexpress中的iris数据集：

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'])

使用的好处df.to_dict():

• 促进再现性：其他人可以轻松地重新创建您的数据框以进行准确测试。
• 增强清晰度： 包含数据样本可提供上下文并避免不必要的来回沟通。
• 提高答案质量：通过具有代表性的样本，受访者可以提供更精确和量身定制的答案。

以上是如何使用'df.to_dict()”轻松共享示例数据帧？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！