Python
Datenrahmen einfach in Liste umwandeln: Ein prägnanter Leitfaden

Datenrahmen einfach in Liste umwandeln: Ein prägnanter Leitfaden

MoeNagy Dev

Datenrahmen in Listen umwandeln: Ein umfassender Leitfaden

Datenrahmen in Listen umwandeln: Die Grundlagen

Struktur und Zweck von Datenrahmen verstehen

Datenrahmen sind eine grundlegende Datenstruktur im Python-Datenwissenschaftsökosystem, insbesondere in der Pandas-Bibliothek. Sie sind zweidimensionale, tabellarische Datenstrukturen, die Daten verschiedener Datentypen speichern können, ähnlich wie eine Tabellenkalkulation. Datenrahmen werden häufig für Datenmanipulation, Analyse- und Verarbeitungsaufgaben verwendet.

Die Notwendigkeit der Umwandlung von Datenrahmen in Listen erkennen

Obwohl Datenrahmen eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit bieten, mit Daten zu arbeiten, gibt es möglicherweise Situationen, in denen Sie die Daten in eine einfachere Datenstruktur, wie eine Liste, umwandeln müssen. Diese Umwandlung kann in den folgenden Szenarien nützlich sein:

  • Integration von Datenrahmendaten mit anderen Python-Bibliotheken oder Funktionen, die eine Eingabe als Liste erwarten
  • Durchführung spezifischer Datenumwandlungs- oder Analyseaufgaben, die mit Listen effizienter gehandhabt werden können
  • Reduzierung des Speicherbedarfs großer Datensätze durch Umwandlung von Datenrahmen in kompaktere Listenrepräsentationen
  • Vereinfachung des Datenimports oder der Serialisierung bei der Arbeit mit externen Systemen oder APIs

Vorteile und Anwendungsfälle dieser Umwandlung erkunden

Die Umwandlung von Datenrahmen in Listen kann je nach Ihrem spezifischen Anwendungsfall mehrere Vorteile bieten:

  • Flexibilität: Listen sind eine grundlegende Datenstruktur in Python, die eine Vielzahl von integrierten Methoden und Funktionen zur Manipulation und Verarbeitung bietet.
  • Leistung: In bestimmten Szenarien kann die Arbeit mit Listen effizienter sein als die direkte Verwendung von Datenrahmen, insbesondere für Operationen, die nicht die gesamten Fähigkeiten von Datenrahmen erfordern.
  • Interoperabilität: Die Umwandlung von Datenrahmen in Listen ermöglicht eine nahtlose Integration mit anderen Python-Bibliotheken, Tools und Workflows, die listenbasierte Eingaben erwarten.
  • Speicheroptimierung: Bei großen Datensätzen kann die Umwandlung von Datenrahmen in Listen den Speicherbedarf reduzieren und es Ihnen ermöglichen, effizienter mit Daten zu arbeiten, insbesondere auf Systemen mit begrenzten Speicherressourcen.

Extrahieren von Daten aus Datenrahmen

Zugriff auf einzelne Spalten als Listen

Um einzelne Spalten aus einem Datenrahmen zu extrahieren und in Listen umzuwandeln, können Sie den folgenden Ansatz verwenden:

import pandas as pd
 
# Beispiel-Datenrahmen erstellen
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# Eine einzelne Spalte in eine Liste umwandeln
col_a_list = df['A'].tolist()
 
# Mehrere Spalten in Listen umwandeln
col_b_list = df['B'].tolist()
col_c_list = df['C'].tolist()

Zeilen als Listen extrahieren

Um Zeilen aus einem Datenrahmen zu extrahieren und in Listen umzuwandeln, können Sie die Methode to_list() oder das Attribut values verwenden:

# Eine einzelne Zeile in eine Liste umwandeln
row_1_list = df.iloc[0].tolist()
 
# Mehrere Zeilen in Listen umwandeln
all_rows_list = df.to_numpy().tolist()

Umgang mit mehrdimensionalen Datenrahmen

Wenn Ihr Datenrahmen einen mehrstufigen Spalten- oder Zeilenindex hat, können Sie die Umwandlung in Listen entsprechend behandeln:

# Mehrstufigen Spalten-Datenrahmen erstellen
df_multi = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                        columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']]))
 
# Einen mehrstufigen Spalten-Datenrahmen in eine Liste von Listen umwandeln
data_list = df_multi.to_numpy().tolist()

Anwendung von Pandas-Funktionen zur Umwandlung von Datenrahmen in Listen

Verwendung der Methode to_list()

Die Methode to_list() ist eine praktische Möglichkeit, eine Datenrahmenspalte oder -zeile in eine Liste umzuwandeln:

# Eine einzelne Spalte in eine Liste umwandeln
col_a_list = df['A'].to_list()
 
# Eine einzelne Zeile in eine Liste umwandeln
row_1_list = df.iloc[0].to_list()

Nutzung des Attributs values

Das Attribut values eines Datenrahmens liefert eine NumPy-Array-Repräsentation des Datenrahmens. Sie können dieses Array dann mit der Methode tolist() in eine Liste umwandeln:

# Einen Datenrahmen in eine Liste von Listen umwandeln
data_list = df.values.tolist()

Kombination von tolist() und to_numpy()

Für eine genauere Kontrolle über den Umwandlungsprozess können Sie die Methoden tolist() und to_numpy() kombinieren:

# Einen Datenrahmen in eine Liste von Listen umwandeln
data_list = df.to_numpy().tolist()
 
# Eine bestimmte Spalte in eine Liste umwandeln
col_a_list = df['A'].to_numpy().tolist()

Effizientes Slicing und Teilen von Datenrahmen

Auswahl bestimmter Spalten zur Umwandlung

Um nur bestimmte Spalten eines Datenrahmens in Listen umzuwandeln, können Sie die Spaltenauswahl verwenden:

# Ausgewählte Spalten in Listen umwandeln
cols_to_convert = ['A', 'C']
col_a_list = df[cols_to_convert[0]].tolist()
col_c_list = df[cols_to_convert[1]].tolist()

Filtern von Zeilen basierend auf Bedingungen

Sie können den Datenrahmen auch basierend auf bestimmten Bedingungen filtern, bevor Sie die ausgewählten Zeilen in Listen umwandeln:

# Zeilen filtern und in Listen umwandeln
filtered_df = df[df['A'] > 1]
filtered_rows_list = filtered_df.to_numpy().tolist()

Kombination von Spalten- und Zeilenauswahl

Um einen Teil des Datenrahmens basierend sowohl auf Spalten- als auch auf Zeilenauswahl umzuwandeln, können Sie eine Kombination von Techniken verwenden:

# Bestimmte Spalten und Zeilen auswählen und in Listen umwandeln
cols_to_convert = ['A', 'C']
filtered_df = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)]
filtered_data_list = filtered_df[cols_to_convert].to_numpy().tolist()

Umgang mit fehlenden Daten im Umwandlungsprozess

Umgang mit NaN-Werten (Not a Number)

Beim Umwandeln von Datenrahmen in Listen können Sie auf NaN-Werte (Not a Number) stoßen, die fehlende Daten repräsentieren. Diese Werte werden standardmäßig während des Umwandlungsprozesses beibehalten:

# Erstellen eines Dataframes mit fehlenden Werten
df_with_nan = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [4, 5, 6, None]})
 
# Konvertieren des Dataframes in eine Liste von Listen unter Beibehaltung der NaN-Werte
data_list_with_nan = df_with_nan.to_numpy().tolist()

Ersetzen fehlender Daten durch entsprechende Werte

Wenn Sie die NaN-Werte während der Konvertierung durch bestimmte Werte ersetzen möchten, können Sie die fillna()-Methode verwenden:

# Ersetzen von NaN-Werten durch 0 vor der Konvertierung in eine Liste
df_with_nan_filled = df_with_nan.fillna(0)
data_list_with_filled_nan = df_with_nan_filled.to_numpy().tolist()

Wahrung der Datenintegrität während der Transformation

Bei der Konvertierung von Dataframes in Listen ist es wichtig, die Datenintegrität zu erhalten. Dies beinhaltet das Beibehalten der Datentypen und den Umgang mit komplexen Datenstrukturen innerhalb des Dataframes.

Beibehaltung der Datentypen und Strukturen

Beibehaltung der Datentypen während der Konvertierung

Dataframes können Daten verschiedener Typen speichern, wie z.B. Ganzzahlen, Fließkommazahlen, Zeichenketten und mehr. Wenn Sie einen Dataframe in eine Liste konvertieren, können Sie sicherstellen, dass die Datentypen beibehalten werden:

# Erstellen eines Dataframes mit gemischten Datentypen
df_mixed_types = pd.DataFrame({'A': [1, 2.5, 'drei'], 'B': [4, 5, 6]})
 
# Konvertieren des Dataframes in eine Liste von Listen unter Beibehaltung der Datentypen
data_list_with_types = df_mixed_typen.to_numpy().tolist()

Umgang mit komplexen Datenstrukturen innerhalb von Dataframes

Dataframes können auch komplexere Datenstrukturen wie verschachtelte Wörterbücher oder Listen enthalten. Wenn Sie diese Dataframes in Listen konvertieren, können Sie die verschachtelte Struktur beibehalten:

# Erstellen eines Dataframes mit verschachtelten Datenstrukturen
df_nested = pd.DataFrame({'A': [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 3, 'y': 4}], 'B': [[1, 2], [3, 4]]})
 
# Konvertieren des Dataframes in eine Liste von Listen unter Beibehaltung der verschachtelten Strukturen
data_list_with_nested = df_nested.to_numpy().tolist()

Konvertieren von verschachtelten Dataframes in verschachtelte Listen

Wenn Ihr Dataframe verschachtelte Dataframes enthält, können Sie die gesamte Struktur in eine repräsentative verschachtelte Liste konvertieren:

# Erstellen eines Dataframes mit einem verschachtelten Dataframe
df_with_nested_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [pd.DataFrame({'X': [3, 4], 'Y': [5, 6]}),
                                        pd.DataFrame({'X': [7, 8], 'Y': [9, 10]})]})
 
# Konvertieren des Dataframes mit verschachtelten Dataframes in eine Liste von Listen
data_list_with_nested_df = df_with_nested_df.to_numpy().tolist()

Optimierung der Leistung für große Dataframes

Strategien zur effizienten Speicherverwaltung

Bei der Arbeit mit großen Dataframes ist es wichtig, den Speicherverbrauch während des Konvertierungsprozesses zu berücksichtigen. Sie können Strategien wie das Iterieren über den Dataframe in Chunks oder die Verwendung von Generatoren verwenden, um den Speicherverbrauch zu optimieren:

# Konvertieren eines großen Dataframes in eine Liste in Chunks
chunk_size = 1000
data_list = []
for i in range(0, len(df), chunk_size):
    data_list.extend(df.iloc[i:i+chunk_size].to_numpy().tolist())

Parallelisierung des Konvertierungsprozesses

Für weitere Leistungsverbesserungen können Sie Parallelisierungstechniken nutzen, um den Dataframe in einer gleichzeitigen Weise in eine Liste zu konvertieren:

import multiprocessing as mp
 
# Definieren Sie eine Funktion zum Konvertieren eines Chunks des Dataframes
def convert_chunk(df_chunk):
    return df_chunk.to_numpy().tolist()
 
# Konvertieren Sie den Dataframe parallel in eine Liste
num_cores = mp.cpu_count()
with mp.Pool(processes=num_cores) as pool:
    data_list = sum(pool.map(convert_chunk, [df.iloc[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]), [])

Nutzung von Bibliotheken und Tools zur Skalierbarkeit

Abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und der Größe Ihrer Dataframes werden Sie feststellen, dass die Verwendung alternativer Bibliotheken oder Tools eine bessere Leistung für den Konvertierungsprozess bieten kann. Beispielsweise könnten Sie erwägen, die dask-Bibliothek zu verwenden, die einen verteilten und parallelisierten Ansatz zur Arbeit mit großen Datenmengen bietet.

Arbeit mit Datenstrukturen

Listen

Listen sind die vielseitigste Datenstruktur in Python. Sie können Elemente unterschiedlicher Datentypen speichern und können modifiziert, geschnitten und durchlaufen werden. Hier ist ein Beispiel für das Erstellen und Manipulieren einer Liste:

# Erstellen einer Liste
fruits = ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
 
# Zugriff auf Elemente
print(fruits[0])  # Ausgabe: 'Apfel'
print(fruits[-1])  # Ausgabe: 'Kirsche'
 
# Modifizieren von Elementen
fruits[1] = 'Birne'
print(fruits)  # Ausgabe: ['Apfel', 'Birne', 'Kirsche']
 
# Hinzufügen von Elementen
fruits.append('Orange')
print(fruits)  # Ausgabe: ['Apfel', 'Birne', 'Kirsche', 'Orange']
 
# Entfernen von Elementen
fruits.remove('Birne')
print(fruits)  # Ausgabe: ['Apfel', 'Kirsche', 'Orange']
 
# Ausschneiden
print(fruits[1:3])  # Ausgabe: ['Kirsche', 'Orange']

Tupel

Tupel sind ähnlich wie Listen, aber sie sind unveränderlich, d.h. ihre Elemente können nach der Erstellung nicht mehr geändert werden. Tupel werden häufig verwendet, um eine feste Menge von Werten darzustellen, z.B. die Koordinaten eines Punktes im zweidimensionalen Raum. Hier ist ein Beispiel:

# Erstellen eines Tupels
point = (2, 3)
print(point)  # Ausgabe: (2, 3)
 
# Zugriff auf Elemente
print(point[0])  # Ausgabe: 2
print(point[1])  # Ausgabe: 3
 
# Versuch, ein Tupel-Element zu ändern
# point[0] = 4  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Wörterbücher

Wörterbücher sind ungeordnete Sammlungen von Schlüssel-Wert-Paaren. Sie sind nützlich zum Speichern und Abrufen von Daten und werden oft verwendet, um komplexe Datenstrukturen darzustellen. Hier ist ein Beispiel:

# Erstellen eines Wörterbuchs
person = {
    'name': 'John Doe',
    'alter': 30,
    'beruf': 'Software-Entwickler'
}
 
# Zugriff auf Werte
print(person['name'])  # Ausgabe: 'John Doe'
print(person['alter'])  # Ausgabe: 30
 
# Hinzufügen neuer Schlüssel-Wert-Paare
person['email'] = 'john.doe@example.com'
print(person)  # Ausgabe: {'name': 'John Doe', 'alter': 30, 'beruf': 'Software-Entwickler', 'email': 'john.doe@example.com'}
 
# Entfernen von Schlüssel-Wert-Paaren
del person['beruf']
**print(person)  # Ausgabe: {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'email': 'john.doe@example.com'}
```**
 
### Sets
 
Sets sind ungeordnete Sammlungen von eindeutigen Elementen. Sie sind nützlich für die Durchführung von Mengenoperationen wie Vereinigung, Schnitt und Differenz. Hier ist ein Beispiel:
 
```python
# Erstellen eines Sets
colors = {'rot', 'grün', 'blau'}
print(colors)  # Ausgabe: {'blau', 'grün', 'rot'}
 
# Elemente hinzufügen
colors.add('gelb')
print(colors)  # Ausgabe: {'blau', 'grün', 'rot', 'gelb'}
 
# Elemente entfernen
colors.remove('grün')
print(colors)  # Ausgabe: {'blau', 'rot', 'gelb'}
 
# Mengenoperationen
colors2 = {'orange', 'gelb', 'lila'}
print(colors.union(colors2))  # Ausgabe: {'blau', 'orange', 'lila', 'rot', 'gelb'}
print(colors.intersection(colors2))  # Ausgabe: {'gelb'}
print(colors.difference(colors2))  # Ausgabe: {'blau', 'rot'}

Kontrollfluss

Bedingte Anweisungen

Bedingte Anweisungen in Python werden verwendet, um Entscheidungen basierend auf bestimmten Bedingungen zu treffen. Die häufigste bedingte Anweisung ist die if-elif-else Anweisung. Hier ist ein Beispiel:

age = 25
if age < 18:
    print("Du bist minderjährig.")
elif age < 65:
    print("Du bist erwachsen.")
else:
    print("Du bist Senior.")

Schleifen

Schleifen in Python werden verwendet, um einen Block von Code wiederholt auszuführen. Die beiden häufigsten Schleifentypen sind die for und while Schleifen. Hier ist ein Beispiel für jede:

# For-Schleife
fruits = ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# While-Schleife
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

Funktionen

Funktionen in Python sind wiederverwendbare Code-Blöcke, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Sie können Argumente entgegennehmen und Werte zurückgeben. Hier ist ein Beispiel:

def greet(name):
    """
    Begrüßt die Person mit dem angegebenen Namen.
    """
    print(f"Hallo, {name}!")
 
greet("Alice")  # Ausgabe: Hallo, Alice!

Module und Pakete

Die Standardbibliothek von Python bietet eine Vielzahl von Modulen, die Sie in Ihren Programmen verwenden können. Sie können auch Ihre eigenen Module und Pakete erstellen, um Ihren Code zu organisieren. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung des math Moduls:

import math
 
# Verwendung von Funktionen aus dem math Modul
print(math.pi)  # Ausgabe: 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # Ausgabe: 4.0

Dateiein-/ausgabe

Python bietet eingebaute Funktionen zum Lesen aus und Schreiben in Dateien. Hier ist ein Beispiel zum Lesen aus und Schreiben in eine Datei:

# Schreiben in eine Datei
with open('beispiel.txt', 'w') as file:
    file.write("Dies ist eine Beispieltextdatei.")
 
# Lesen aus einer Datei
with open('beispiel.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)  # Ausgabe: Dies ist eine Beispieltextdatei.

Schlussfolgerung

In diesem Tutorial haben Sie verschiedene Datenstrukturen in Python kennengelernt, darunter Listen, Tupel, Dictionaries und Sets. Sie haben auch etwas über Kontrollfluss, Funktionen, Module und Pakete sowie Dateiein- und -ausgabe gelernt. Diese Konzepte sind grundlegend für das Schreiben effektiver und effizienter Python-Programme. Mit diesem Wissen können Sie nun komplexere Anwendungen entwickeln und reale Probleme mit Python lösen.

MoeNagy Dev