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Müheloses df.tolist(): Ein prägnanter Leitfaden für Anfänger

Müheloses df.tolist(): Ein prägnanter Leitfaden für Anfänger

MoeNagy Dev

Was ist df.tolist()?

Die Methode df.tolist() ist eine Methode des pandas DataFrames, mit der Sie einen DataFrame oder eine bestimmte Spalte innerhalb eines DataFrames in eine Python-Liste konvertieren können. Dies kann eine nützliche Operation sein, wenn Sie mit den Daten flexibler oder effizienter arbeiten müssen oder wenn Sie die Daten des DataFrames mit anderen Python-Datenstrukturen integrieren müssen.

Wann sollten Sie df.tolist() verwenden?

Sie sollten die Methode df.tolist() in folgenden Situationen in Betracht ziehen:

  • Wenn Sie Operationen an den Daten durchführen müssen, die mit Python-Listen einfacher durchgeführt werden können, wie erweiterte Indizierung, Slicing oder die Anwendung benutzerdefinierter Funktionen.
  • Wenn Sie die Daten aus einem DataFrame an eine Funktion oder Bibliothek übergeben müssen, die eine Python-Liste als Eingabe erwartet.
  • Wenn Sie einen DataFrame in eine speicherplatzeffizientere Datenstruktur konvertieren möchten, da Listen manchmal leichtgewichtiger als DataFrames sein können.
  • Wenn Sie einen DataFrame in ein Format konvertieren müssen, das besser serialisiert oder übertragen werden kann, z. B. beim Senden von Daten über ein Netzwerk oder beim Speichern in einer Datei.

Konvertierung einer DataFrame-Spalte in eine Liste

Um eine einzelne Spalte eines DataFrames in eine Python-Liste umzuwandeln, können Sie die Methode df.tolist() auf die spezifische Spalte anwenden.

import pandas as pd
 
# Erstellen eines BeispieldataFrames
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# Konvertieren einer einzelnen Spalte in eine Liste
column_a_list = df['A'].tolist()
print(column_a_list)
# Ausgabe: [1, 2, 3]

In diesem Beispiel erstellen wir zunächst einen BeispieldataFrame df mit zwei Spalten, 'A' und 'B'. Anschließend verwenden wir die Syntax df['A'].tolist(), um die Spalte 'A' in eine Python-Liste umzuwandeln und in der Variablen column_a_list zu speichern.

Umgang mit verschiedenen Datentypen in der Spalte

Die Methode df.tolist() kann Spalten mit verschiedenen Datentypen verarbeiten, wie z. B. Ganzzahlen, Dezimalzahlen, Zeichenketten oder sogar komplexere Datentypen wie Listen oder Dictionaries. Die resultierende Liste spiegelt den Datentyp der ursprünglichen Spalte wider.

# Erstellen eines DataFrames mit gemischten Datentypen
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})
 
# Konvertieren jeder Spalte in eine Liste
column_a_list = df['A'].tolist()
column_b_list = df['B'].tolist()
column_c_list = df['C'].tolist()
 
print(column_a_list)
# Ausgabe: [1, 2, 3]
 
print(column_b_list)
# Ausgabe: ['a', 'b', 'c']
 
print(column_c_list)
# Ausgabe: [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

In diesem Beispiel enthält der DataFrame df drei Spalten mit unterschiedlichen Datentypen: 'A' (Ganzzahlen), 'B' (Zeichenketten) und 'C' (Listen). Wir verwenden df.tolist(), um jede Spalte in eine Python-Liste umzuwandeln, und die resultierenden Listen bewahren die ursprünglichen Datentypen.

Konvertierung eines DataFrames in eine Liste von Listen

Wenn Sie einen gesamten DataFrame in eine Liste von Listen umwandeln möchten, können Sie die Methode df.tolist() ohne Angabe einer Spalte verwenden.

# Erstellen eines BeispieldataFrames
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# Konvertieren des DataFrames in eine Liste von Listen
df_as_list = df.tolist()
print(df_as_list)
# Ausgabe: [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

In diesem Beispiel erstellen wir einen BeispieldataFrame df mit zwei Spalten, 'A' und 'B'. Anschließend verwenden wir df.tolist(), um den gesamten DataFrame in eine Liste von Listen umzuwandeln, wobei jede innere Liste eine Zeile im ursprünglichen DataFrame darstellt.

Beibehaltung der ursprünglichen Datenstruktur

Beim Konvertieren eines DataFrames in eine Liste von Listen mit df.tolist() wird die ursprüngliche Datenstruktur des DataFrames beibehalten. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Zeilen und Spalten erhalten bleibt und die Datentypen der einzelnen Elemente ebenfalls beibehalten werden.

# Erstellen eines DataFrames mit gemischten Datentypen
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})
 
# Konvertieren des DataFrames in eine Liste von Listen
df_as_list = df.tolist()
print(df_as_list)
# Ausgabe: [[1, 'a', [1, 2]], [2, 'b', [3, 4]], [3, 'c', [5, 6]]]

In diesem Beispiel behält die resultierende Liste von Listen df_as_list die ursprüngliche Reihenfolge der Zeilen und Spalten sowie die Datentypen der einzelnen Elemente (Ganzzahlen, Zeichenketten und Listen) bei.

Vorteile der Verwendung von df.tolist()

Die Verwendung der Methode df.tolist() kann Ihnen in Ihrem Datenverarbeitungsworkflow verschiedene Vorteile bieten:

Flexibilität bei der Arbeit mit Daten

Die Konvertierung eines DataFrames in eine Liste oder eine Liste von Listen gibt Ihnen mehr Flexibilität bei der Arbeit mit den Daten. Listen bieten eine Vielzahl von integrierten Methoden und Funktionen in Python, die Sie nutzen können, wie z. B. erweiterte Indizierung, Slicing und die Anwendung benutzerdefinierter Funktionen.

Kompatibilität mit anderen Python-Datenstrukturen

Listen sind eine grundlegende Datenstruktur in Python und kompatibel mit einer Vielzahl anderer Python-Datenstrukturen und -Bibliotheken. Dadurch können Sie die Daten eines DataFrames problemlos mit anderen Teilen Ihres Python-Codes oder mit externen Bibliotheken und Tools integrieren.

Verbesserte Leistung in bestimmten Szenarien

In einigen Fällen kann die Arbeit mit Daten in Form von Listen effizienter sein als die Arbeit mit denselben Daten in einem DataFrame. Dies kann insbesondere für Operationen zutreffen, die eine große Anzahl von zeilen- oder spaltenweisen Berechnungen beinhalten, bei denen der Overhead der DataFrame-Struktur durch die Verwendung von Listen reduziert werden kann.

Einschränkungen und Überlegungen

Obwohl die Methode df.tolist() ein leistungsstarkes Werkzeug sein kann, gibt es einige Einschränkungen und Überlegungen, die beachtet werden sollten:

Mögliche Bedenken hinsichtlich des Speicherverbrauchs bei großen DataFrames

Das Umwandeln eines großen DataFrame in eine Liste oder eine Liste von Listen kann zu einem signifikanten Anstieg des Speicherverbrauchs führen, da die Liste(n) alle Daten aus dem ursprünglichen DataFrame speichern müssen. Dies kann ein Problem sein, wenn Sie mit sehr großen Datensätzen arbeiten.

Potenzieller Verlust von Metadaten beim Konvertieren in Listen

Beim Konvertieren eines DataFrame in eine Liste oder eine Liste von Listen können einige der Metadaten verloren gehen, die mit dem ursprünglichen DataFrame verbunden sind, wie Spaltennamen, Datentypen und andere Eigenschaften. Dies kann eine Überlegung sein, wenn Sie diese Informationen für spätere Verwendung bewahren müssen.

Umgang mit fehlenden Werten und deren richtige Behandlung

Wenn Ihr DataFrame fehlende Werte enthält (durch NaN in pandas dargestellt), werden diese Werte in der resultierenden Liste(n) bei Verwendung der Methode df.tolist() enthalten sein. Je nach Anwendungsfall müssen Sie diese fehlenden Werte explizit behandeln, zum Beispiel indem Sie sie durch einen Standardwert ersetzen oder sie aus der Liste entfernen.

Bewährte Verfahren und Anwendungsfälle

Hier sind einige bewährte Verfahren und häufige Anwendungsfälle für die Methode df.tolist():

Szenarien, in denen df.tolist() besonders nützlich ist

  • Interaktion mit anderen Python-Bibliotheken: Wenn Sie DataFrame-Daten an eine Funktion oder Bibliothek übergeben müssen, die eine Python-Liste als Eingabe erwartet, kann df.tolist() eine bequeme Möglichkeit sein, die Daten zu konvertieren.
  • Durchführung von benutzerdefinierten Datenmanipulationen: Listen bieten oft mehr Flexibilität als DataFrames, um benutzerdefinierte Funktionen oder Datenmanipulationen auf die Daten anzuwenden.
  • Verbesserung der Leistung für bestimmte Operationen: In einigen Fällen kann die Arbeit mit Daten in Listenform effizienter sein als die Arbeit mit denselben Daten in einem DataFrame, insbesondere für Operationen, die eine große Anzahl von zeilen- oder spaltenweisen Berechnungen beinhalten.

Kombination von df.tolist() mit anderen DataFrame-Methoden

Die Methode df.tolist() kann in Kombination mit anderen DataFrame-Methoden verwendet werden, um komplexere Datenmanipulationen durchzuführen. Sie können beispielsweise df.groupby() verwenden, um die Daten zu gruppieren, und dann df.tolist() auf jede Gruppe anwenden, um eine Liste von Listen zu erstellen.

# Gruppieren der DataFrame nach einer Spalte und Konvertieren jeder Gruppe in eine Liste von Listen
grouped_df = df.groupby('category')
category_lists = [group.tolist() for _, group in grouped_df]

Tipps für effiziente und sichere Verwendung von df.tolist()

  • Berücksichtigen des Speicherverbrauchs: Wenn Sie mit großen DataFrames arbeiten, achten Sie auf den Speicherplatz, der beim Konvertieren der Daten in Listen verwendet wird. Möglicherweise müssen Sie die Daten in kleineren Teilmengen verarbeiten oder alternative Methoden wie df.to_numpy() verwenden, wenn der Speicherverbrauch ein Problem darstellt.
  • Umgang mit fehlenden Werten: Wenn Ihr DataFrame fehlende Werte enthält, stellen Sie sicher, dass Sie diese angemessen behandeln, indem Sie sie entweder durch einen Standardwert ersetzen oder aus der Liste entfernen.
  • Metadaten bei Bedarf beibehalten: Wenn Sie die Metadaten des ursprünglichen DataFrame, wie Spaltennamen oder Datentypen, beibehalten müssen, sollten Sie alternative Methoden wie df.to_dict() oder df.to_records() anstelle von df.tolist() in Betracht ziehen.

Vergleich zu anderen DataFrame-Konvertierungsmethoden

Die Methode df.tolist() ist eine von mehreren Möglichkeiten, einen DataFrame in eine andere Datenstruktur in pandas umzuwandeln. Hier ist ein kurzer Vergleich zu einigen anderen gängigen Methoden:

df.values und df.to_numpy()

Die Methoden df.values und df.to_numpy() konvertieren beide einen DataFrame in ein NumPy-Array, das speichereffizienter sein kann als eine Liste von Listen. Diese Methoden erhalten jedoch nicht die Spaltennamen oder Datentypen des ursprünglichen DataFrame.

df.to_list()

Die Methode df.to_list() ist ähnlich wie df.tolist(), gibt jedoch eine Liste von Series-Objekten anstelle einer Liste von Listen zurück. Dies kann nützlich sein, wenn Sie die Spalteninformationen beibehalten müssen, aber es kann weniger flexibel sein als die Arbeit mit einer Liste von Listen.

Die Wahl zwischen diesen Methoden hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den Anforderungen Ihres Datenverarbeitungs-Workflows ab.

Praktische Beispiele und Demonstrationen

Hier sind einige praktische Beispiele für die Verwendung der Methode df.tolist():

Beispiel 1: Filtern eines DataFrames basierend auf einer Liste von Werten

import pandas as pd
 
# Erstellen eines BeispieldataFrames
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
 
# Konvertieren der 'A'-Spalte in eine Liste
a_list = df['A'].tolist()
 
# Filtern des DataFrames basierend auf der Liste der 'A'-Werte
filtered_df = df[df['A'].isin(a_list[1:4])]
print(filtered_df)
# Ausgabe:
#    A  B
# 1  2  b
# 2  3  c
# 3  4  d

In diesem Beispiel konvertieren wir die 'A'-Spalte des DataFrames in eine Liste und verwenden diese Liste, um den DataFrame zu filtern und einen neuen DataFrame zu erstellen, der nur die Zeilen enthält, in denen der 'A'-Wert in der Liste enthalten ist.

Beispiel 2: Übergeben von DataFrame-Daten an eine Funktion, die eine Liste erwartet

def my_function(data_list):
    # Eine Operation auf der Liste von Daten durchführen
    processed_data = [x * 2 for x in data_list]
    return processed_data
 
# Erstellen eines BeispieldataFrames
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# Konvertieren des DataFrames in eine Liste von Listen
df_as_list = df.tolist()
 
# Die Liste von Listen an die benutzerdefinierte Funktion übergeben
result = my_function(df_as_list)
print(result)
# Ausgabe: [2, 4, 6, 8, 10, 12]

In diesem Beispiel definieren wir eine benutzerdefinierte Funktion my_function, die eine Liste von Daten als Eingabe erwartet. Wir verwenden dann df.tolist(), um den DataFrame in eine Liste von Listen umzuwandeln, und übergeben diese Liste von Listen an die benutzerdefinierte Funktion.

Beispiel 3: Kombinieren von df.tolist() mit anderen DataFrame-Methoden

import pandas as pd
 
# Erstellen eines BeispieldataFrames
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
 
# Gruppieren des DataFrames nach Kategorie und Konvertieren jeder Gruppe in eine Liste von Listen
grouped_df = df.groupby('category')
category_lists = grouped_df.apply(lambda group: group.values.tolist()).tolist() [1]
 
print(category_lists)

Variablen und Datentypen

Zeichenketten

Strings werden in Python verwendet, um Text darzustellen. Sie können mit einfachen Anführungszeichen ('), doppelten Anführungszeichen (") oder dreifachen Anführungszeichen (''' oder """) definiert werden. Hier ist ein Beispiel:

my_string = "Hallo Welt!"
print(my_string)  # Ausgabe: Hallo Welt!

Strings unterstützen verschiedene Operationen wie Konkatenation, Slicing und Formatierung.

Zahlen

Python unterstützt drei Hauptdatentypen für numerische Werte: Ganzzahlen (int), Gleitkommazahlen (float) und komplexe Zahlen (complex). Hier ist ein Beispiel:

integer_num = 42
float_num = 3.14
complex_num = 2 + 3j
 
print(integer_num)  # Ausgabe: 42
print(float_num)    # Ausgabe: 3.14
print(complex_num)  # Ausgabe: (2+3j)

Sie können verschiedene arithmetische Operationen mit diesen numerischen Datentypen durchführen.

Booleans

Booleans werden verwendet, um logische Werte darzustellen, entweder True oder False. Sie werden oft in bedingten Anweisungen und logischen Operationen verwendet. Hier ist ein Beispiel:

is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # Ausgabe: True
print(is_raining)  # Ausgabe: False

Listen

Listen sind geordnete Sammlungen von Elementen, die unterschiedlichen Datentypen sein können. Sie werden mit eckigen Klammern ([]) definiert. Hier ist ein Beispiel:

fruits = ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed_list = [1, 'Hallo', True, 3.14]
 
print(fruits)  # Ausgabe: ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
print(numbers)  # Ausgabe: [1, 2, 3, 4, 5]
print(mixed_list)  # Ausgabe: [1, 'Hallo', True, 3.14]

Sie können auf Elemente in einer Liste zugreifen und diese ändern, indem Sie Indexierung und Slicing verwenden.

Tupel

Tupel sind ähnlich wie Listen, aber sie sind unveränderlich, das bedeutet, dass ihre Elemente nicht verändert werden können, nachdem sie erstellt wurden. Tupel werden mit Klammern (()) definiert. Hier ist ein Beispiel:

point = (2, 3)
person = ('John', 30, 'Ingenieur')
 
print(point)  # Ausgabe: (2, 3)
print(person)  # Ausgabe: ('John', 30, 'Ingenieur')

Tupel werden oft verwendet, um Datenstrukturen mit einer festen Anzahl von Elementen darzustellen.

Wörterbücher

Wörterbücher sind ungeordnete Sammlungen von Schlüssel-Wert-Paaren. Sie werden mit geschweiften Klammern ({}) definiert. Hier ist ein Beispiel:

person = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'occupation': 'Ingenieur'
}
 
print(person)  # Ausgabe: {'name': 'John', 'age': 30, 'occupation': 'Ingenieur'}
print(person['name'])  # Ausgabe: John

Wörterbücher sind nützlich zum Speichern und Abrufen von Daten unter Verwendung aussagekräftiger Schlüssel.

Mengen

Mengen sind ungeordnete Sammlungen von eindeutigen Elementen. Sie werden wie Wörterbücher mit geschweiften Klammern ({}) definiert. Hier ist ein Beispiel:

colors = {'rot', 'grün', 'blau'}
numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
 
print(colors)  # Ausgabe: {'rot', 'grün', 'blau'}
print(numbers)  # Ausgabe: {1, 2, 3, 4, 5}

Mengen sind nützlich für Operationen wie Vereinigung, Schnittmenge und Differenz.

Operatoren und Ausdrücke

Arithmetische Operatoren

Python unterstützt die folgenden arithmetischen Operatoren:

  • Addition (+)
  • Subtraktion (-)
  • Multiplikation (*)
  • Division (/)
  • Ganzzahlige Division (//)
  • Modulo (%)
  • Exponentiation (**)

Hier ist ein Beispiel:

a = 10
b = 3
 
print(a + b)  # Ausgabe: 13
print(a - b)  # Ausgabe: 7
print(a * b)  # Ausgabe: 30
print(a / b)  # Ausgabe: 3.3333333333333335
print(a // b)  # Ausgabe: 3
print(a % b)  # Ausgabe: 1
print(a ** b)  # Ausgabe: 1000

Vergleichsoperatoren

Python unterstützt die folgenden Vergleichsoperatoren:

  • Gleich (==)
  • Ungleich (!=)
  • Kleiner als (<)
  • Kleiner als oder gleich (<=)
  • Größer als (>)
  • Größer als oder gleich (>=)

Hier ist ein Beispiel:

a = 10
b = 20
 
print(a == b)  # Ausgabe: False
print(a != b)  # Ausgabe: True
print(a < b)  # Ausgabe: True
print(a <= b)  # Ausgabe: True
print(a > b)  # Ausgabe: False
print(a >= b)  # Ausgabe: False

Logische Operatoren

Python unterstützt die folgenden logischen Operatoren:

  • UND (and)
  • ODER (or)
  • NICHT (not)

Hier ist ein Beispiel:

a = True
b = False
 
print(a and b)  # Ausgabe: False
print(a or b)  # Ausgabe: True
print(not a)  # Ausgabe: False

Bitweise Operatoren

Python unterstützt auch bitweise Operatoren, die auf den einzelnen Bits von Ganzzahlen arbeiten. Die bitweisen Operatoren sind:

  • UND (&)
  • ODER (|)
  • XOR (^)
  • NICHT (~)
  • Linksverschiebung (<<)
  • Rechtsverschiebung (>>)

Hier ist ein Beispiel:

a = 0b1010  # Binär 10
b = 0b1100  # Binär 12
 
print(a & b)  # Ausgabe: 8 (Binär 1000)
print(a | b)  # Ausgabe: 14 (Binär 1110)
print(a ^ b)  # Ausgabe: 6 (Binär 0110)
print(~a)  # Ausgabe: -11 (Binär -1011)
print(a << 1)  # Ausgabe: 20 (Binär 10100)
print(a >> 1)  # Ausgabe: 5 (Binär 101)

Kontrollfluss

Bedingte Anweisungen

Python bietet die folgenden bedingten Anweisungen:

  • if
  • elif (sonst wenn)
  • else

Hier ist ein Beispiel:

age = 18
 
if age < 18:
    print("Du bist noch nicht volljährig.")
elif age < 21:
    print("Du bist ein junger Erwachsener.")
else:
    print("Du bist erwachsen.")

Schleifen

Python unterstützt zwei Hauptarten von Schleifen:

  • for-Schleife
  • while-Schleife

Hier ist ein Beispiel einer for-Schleife:

fruits = ['Apfel', 'Banane', 'Kirsche']
 
for fruit in fruits:
    print(fruit)

Und hier ist ein Beispiel einer while-Schleife:

count = 0
 
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

break- und continue-Anweisungen

Die break-Anweisung wird verwendet, um eine Schleife vorzeitig zu beenden, während die continue-Anweisung verwendet wird, um die aktuelle Iteration zu überspringen und zur nächsten überzugehen.

Hier ist ein Beispiel:

for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    if i % 2 == 0:
        continue
    print(i)

Dies gibt folgendes aus:

1
3

Funktionen

Funktionen in Python werden mit dem Schlüsselwort def definiert. Hier ist ein Beispiel:

def grüße(name):
    """
    Gibt eine Begrüßungsnachricht mit dem angegebenen Namen aus.
    """
    print(f"Hallo, {name}!")
 
grüße("Alice")  # Ausgabe: Hallo, Alice!

Funktionen können auch Werte zurückgeben:

def addiere_zahlen(a, b):
    return a + b
 
ergebnis = addiere_zahlen(5, 3)
print(ergebnis)  # Ausgabe: 8

Funktionen können Standardparameterwerte haben und eine variable Anzahl von Argumenten mit *args und **kwargs akzeptieren.

Module und Pakete

Die Python-Standardbibliothek bietet eine Vielzahl von integrierten Modulen wie math, os und datetime. Sie können diese Module importieren und ihre Funktionen und Variablen verwenden.

Hier ist ein Beispiel:

import math
 
print(math.pi)  # Ausgabe: 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # Ausgabe: 4.0

Sie können auch bestimmte Funktionen oder Variablen aus einem Modul importieren:

from math import pi, sqrt
 
print(pi)  # Ausgabe: 3.141592653589793
print(sqrt(16))  # Ausgabe: 4.0

Python ermöglicht es Ihnen auch, Ihre eigenen Module und Pakete zu erstellen. Module sind einzelne Python-Dateien, während Pakete Sammlungen von Modulen sind.

Fazit

In diesem Tutorial haben Sie die grundlegenden Konzepte von Python kennen gelernt, einschließlich Variablen und Datentypen, Operatoren und Ausdrücke, Kontrollstrukturen, Funktionen sowie Module und Pakete. Diese bilden die Bausteine der Python-Programmierung, und das Beherrschen dieser Konzepte ermöglicht es Ihnen, komplexere und leistungsfähigere Python-Anwendungen zu schreiben.

Denken Sie daran, dass Programmieren ein kontinuierlicher Lernprozess ist und der beste Weg, sich zu verbessern, darin besteht, Code zu schreiben und Probleme zu lösen. Erforschen Sie weiterhin das Python-Ökosystem, probieren Sie neue Bibliotheken und Frameworks aus und scheuen Sie sich nicht, zu experimentieren und aus Ihren Fehlern zu lernen.

Viel Spaß beim Programmieren!

MoeNagy Dev