Pandas DataFrame From_records Methode

Einführung

Die DataFrame.from_records()-Methode in Pandas wird verwendet, um strukturiertes oder rekordbasiertes ndarray in ein DataFrame zu konvertieren. Es kann ein DataFrame-Objekt aus einem strukturierten ndarray, einer Sequenz von Tupeln oder einem DataFrame erstellen.

VM-Tipps

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Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst importieren Sie die pandas- und numpy-Bibliotheken, um die Funktionen und Methoden später im Code zu verwenden.

import pandas as pd
import numpy as np

Erstellen eines strukturierten ndarray

Als nächstes erstellen Sie ein strukturiertes ndarray, das strukturierte Eingabedaten enthält. Dieses ndarray kann mithilfe der numpy.array-Funktion erstellt werden, indem der Datentyp für jedes Feld angegeben wird. Beispielsweise:

data = np.array([(3, 'a'), (2, 'b'), (1, 'c'), (0, 'd')], dtype=[('col_1', 'i4'), ('col_2', 'U1')])

Konvertieren von ndarray in DataFrame

Verwenden Sie die DataFrame.from_records()-Methode, um das strukturierte ndarray in ein DataFrame zu konvertieren. Diese Methode nimmt das strukturierte ndarray als Eingabedaten entgegen und gibt ein DataFrame-Objekt zurück. Weisen Sie das DataFrame-Objekt einer Variablen zu, um später auf das DataFrame zugreifen und manipulieren zu können. Beispielsweise:

df = pd.DataFrame.from_records(data)

Zeigen Sie das DataFrame an

Drucken Sie das DataFrame, um die Ergebnisse anzuzeigen. Mit der print()-Funktion wird das DataFrame in tabellarischer Form angezeigt. Beispielsweise:

print(df)

Zusammenfassung

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie die DataFrame.from_records()-Methode in Pandas verwenden, um ein strukturiertes ndarray in ein DataFrame zu konvertieren. Diese Methode ist nützlich, wenn es um strukturierte Eingabedaten geht und ermöglicht die einfache Manipulation und Analyse der Daten mit den leistungsstarken Funktionen von Pandas.