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Pandas Rang: Ein Leitfaden für Anfänger zur effizienten Rangbestimmung

Pandas Rang: Ein Leitfaden für Anfänger zur effizienten Rangbestimmung

MoeNagy Dev

Pandas Rang: Verständnis und Anwendung von Rangbestimmungsfunktionen

Pandas Rang: Einführung in Rangbestimmungsfunktionen

Überblick über die Rangbestimmung in der Datenanalyse

Die Rangbestimmung ist eine grundlegende Technik der Datenanalyse, bei der jedem Element in einem Datensatz eine relative Position oder Reihenfolge zugewiesen wird. Sie ist ein leistungsstolles Werkzeug, um die Verteilung von Werten zu verstehen, Ausreißer zu identifizieren und fundierte Entscheidungen basierend auf der vergleichenden Leistung der Datenpunkte zu treffen.

Bedeutung der Rangbestimmung bei der Datenmanipulation und Entscheidungsfindung

Rangbestimmungsfunktionen in Pandas, wie die Funktion rank(), spielen eine entscheidende Rolle bei verschiedenen Aufgaben der Datenmanipulation und Entscheidungsfindung. Dadurch können Sie:

  • Die relative Position der Datenpunkte innerhalb eines Datensatzes verstehen
  • Top- oder Bottom-Performing-Elemente identifizieren
  • Die Verteilung von Werten analysieren und Anomalien erkennen
  • Vergleiche und Benchmarking zwischen verschiedenen Datenpunkten erleichtern
  • Entscheidungsprozesse unterstützen, indem sie eine klare Ranghierarchie bereitstellen

Pandas Rang: Die Funktion rank()

Verständnis der Funktion rank()

Die Funktion rank() in Pandas ist ein vielseitiges Werkzeug, das Ihnen ermöglicht, Ränge den Elementen in einer Serie oder einem DataFrame zuzuweisen. Sie bietet eine flexible Möglichkeit, Datenpunkte basierend auf ihren relativen Werten zu ordnen und zu vergleichen.

Syntax und Parameter der Funktion rank()

Die Funktion rank() in Pandas hat die folgende Syntax:

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

Hier eine kurze Erklärung der wichtigsten Parameter:

  • axis: Bestimmt die Richtung der Rangbestimmung (0 für Zeilen, 1 für Spalten).
  • method: Gibt die Methode zur Behandlung von Rangbindungen im Rangbestimmungsprozess an.
  • numeric_only: Legt fest, ob nur numerische Spalten oder alle Spalten gerangt werden sollen.
  • na_option: Gibt an, wie mit fehlenden Werten (NaN) in der Rangbestimmung umgegangen werden soll.
  • ascending: Bestimmt die Sortierreihenfolge (True für aufsteigend, False für absteigend).
  • pct: Berechnet den prozentualen Rang anstatt des Standardrangs.

Pandas Rang: Rangbestimmungsmethoden

method='average': Zuweisung des durchschnittlichen Rangs für gebundene Werte

Wenn es in den Daten gebundene Werte gibt, weist die Option method='average' den gebundenen Elementen den durchschnittlichen Rang zu. Dies bedeutet, dass wenn mehrere Elemente denselben Wert haben, ihnen der Durchschnitt der Ränge zugewiesen wird, den sie erhalten hätten, wenn sie nicht gebunden wären.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='average')
print(df)

Ausgabe:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.5
2     85   2.5
3     80   4.0
4     75   1.0

method='min': Zuweisung des minimalen Rangs für gebundene Werte

Die Option method='min' weist den gebundenen Elementen den minimalen Rang zu. Dies bedeutet, dass wenn mehrere Elemente denselben Wert haben, ihnen der niedrigste Rang zugewiesen wird, den sie erhalten hätten, wenn sie nicht gebunden wären.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='min')
print(df)

Ausgabe:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   2.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='max': Zuweisung des maximalen Rangs für gebundene Werte

Die Option method='max' weist den gebundenen Elementen den maximalen Rang zu. Dies bedeutet, dass wenn mehrere Elemente denselben Wert haben, ihnen der höchste Rang zugewiesen wird, den sie erhalten hätten, wenn sie nicht gebunden wären.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='max')
print(df)

Ausgabe:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   3.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='dense': Zuweisung des nächsten aufeinanderfolgenden Rangs für gebundene Werte

Die Option method='dense' weist den gebundenen Elementen den nächsten aufeinanderfolgenden Rang zu. Dies bedeutet, dass wenn mehrere Elemente denselben Wert haben, ihnen der nächste verfügbare Rang zugewiesen wird, wodurch die Ränge übersprungen werden, die den gebundenen Elementen zugewiesen worden wären.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

Ausgabe:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   4.0
2     85   4.0
3     80   3.0
4     75   1.0

method='first': Zuweisung von Rängen basierend auf der Erscheinungsreihenfolge

Die Option method='first' weist Ränge basierend auf der Reihenfolge des Auftretens der Elemente in den Daten zu. Dies bedeutet, dass wenn mehrere Elemente denselben Wert haben, ihnen Ränge in der Reihenfolge zugewiesen werden, in der sie in den Daten erscheinen, unabhängig von ihrem tatsächlichen Wert.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='first')
print(df)

Ausgabe:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

Pandas Rang: Handhabung von fehlenden Werten

Umgang mit NaN (Not a Number) Werten bei der Rangbestimmung

Die Funktion rank() in Pandas bietet verschiedene Optionen zur Behandlung von fehlenden Werten (NaN) im Rangbestimmungsprozess.

method='dense' und fehlende Werte

Bei Verwendung der Option method='dense' überspringt die Funktion rank() die Ränge, die den fehlenden Werten entsprechen, und weist den nicht fehlenden Werten den nächsten aufeinanderfolgenden Rang zu.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense') print(df)

Ausgabe:

Score Rank 0 90.0 4.0 1 85.0 3.0 2 NaN NaN 3 80.0 2.0 4 75.0 1.0


#### Ranking mit und ohne Berücksichtigung von fehlenden Werten
Sie können das Verhalten von fehlenden Werten in der `rank()` Funktion mit dem `na_option` Parameter steuern. Die verfügbaren Optionen sind:
- `'keep'` (Standard): Behält die fehlenden Werte bei und ordnet ihnen einen Rang von NaN zu.
- `'top'`: Behandelt fehlende Werte als den kleinstmöglichen Wert und ordnet ihnen den ersten Rang zu.
- `'bottom'`: Behandelt fehlende Werte als den größtmöglichen Wert und ordnet ihnen den letzten Rang zu.

Beispiel:
```python
import pandas as pd

data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# Ranking mit beibehaltenen fehlenden Werten
df['Rank_keep'] = df['Score'].rank(na_option='keep')

# Ranking mit fehlenden Werten als kleinste Werte behandelt
df['Rank_top'] = df['Score'].rank(na_option='top')

# Ranking mit fehlenden Werten als größte Werte behandelt
df['Rank_bottom'] = df['Score'].rank(na_option='bottom')

print(df)

Ausgabe:

     Score  Rank_keep  Rank_top  Rank_bottom
0     90.0       4.0       4.0          5.0
1     85.0       3.0       3.0          4.0
2       NaN       NaN       1.0          1.0
3     80.0       2.0       2.0          3.0
4     75.0       1.0       1.0          2.0

Pandas rank: Rangfolge nach Spalten

Rangfolge einer DataFrame nach mehreren Spalten

Die rank() Funktion in Pandas kann auch verwendet werden, um die Zeilen einer DataFrame basierend auf den Werten in mehreren Spalten zu rangieren. Dadurch können Sie eine komplexere Rangordnungshierarchie festlegen.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# DataFrame nach mehreren Spalten rangieren
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=False)['Score']
print(df)

Ausgabe:

       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Festlegen der Rangordnung für jede Spalte

Sie können auch die Rangordnung (aufsteigend oder absteigend) für jede einzelne Spalte festlegen, wenn Sie eine DataFrame nach mehreren Spalten rangieren.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# DataFrame nach mehreren Spalten rangieren mit unterschiedlichen Rangfolgen
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=[False, True])['Score']
print(df)

Ausgabe:

       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Pandas rank: Rangfolge mit Gruppierung

Rangfolge innerhalb von Gruppen oder Teilmengen von Daten

Die rank() Funktion kann mit der groupby() Funktion kombiniert werden, um eine Rangfolge innerhalb bestimmter Gruppen oder Teilmengen einer DataFrame durchzuführen.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Bewertung der Punktzahlen innerhalb jeder Abteilung
df['Rank'] = df.groupby('Department')['Score'].rank(method='average')
print(df)

Ausgabe:

   Department  Score  Rank
0       Sales     90   2.0
1       Sales     85   1.0
2    Marketing     92   2.0
3    Marketing     88   1.0
4           IT     85   1.0
5           IT     92   2.0

Kombination von groupby() und rank() Funktionen

Durch Kombination der groupby() und rank() Funktionen können Sie auch komplexere Rangfolgeoperationen durchführen, z.B. die Rangfolge innerhalb von Untergruppen oder verschachtelten Gruppen.

Beispiel:

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Team': ['East', 'West', 'North', 'South', 'Central', 'Remote'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Bewertung der Punktzahlen innerhalb jeder Abteilung und Mannschaft
df['Rank'] = df.groupby(['Department', 'Team'])['Score'].rank(method='average')
print(df)

Ausgabe:

   Department   Team  Score  Rank
0       Sales    East     90   2.0
1       Sales    West     85   1.0
2    Marketing   North     92   2.0
3    Marketing   South     88   1.

## Arbeiten mit Dateien

### Lesen und Schreiben von Dateien
In Python können Sie Dateien mit der integrierten `open()` Funktion lesen und schreiben. Die `open()` Funktion hat zwei Argumente: den Dateipfad und den Modus, in dem Sie die Datei öffnen möchten.

Hier ist ein Beispiel zum Lesen einer Datei:

```python
# Die Datei im Lese-Modus öffnen
file = open('beispiel.txt', 'r')

# Den Inhalt der Datei lesen
inhalt = file.read()

# Den Inhalt der Datei ausgeben
print(inhalt)

# Die Datei schließen
file.close()

In diesem Beispiel öffnen wir die Datei beispiel.txt im Lese-Modus ('r'), lesen ihren Inhalt mit der read() Methode und geben den Inhalt aus. Schließlich schließen wir die Datei mit der close() Methode.

Um in eine Datei zu schreiben, können Sie den Schreib-Modus ('w') verwenden:

# Die Datei im Schreib-Modus öffnen
file = open('beispiel.txt', 'w')
 
# Etwas Text in die Datei schreiben
file.write('Dies ist ein Text, der in die Datei geschrieben wird.')
 
# Die Datei schließen
file.close()

In diesem Beispiel öffnen wir die Datei beispiel.txt im Schreib-Modus ('w'), schreiben einen Text in die Datei mit der write() Methode und schließen schließlich die Datei.

Dateimodi

Die open() Funktion unterstützt verschiedene Dateimodi, die bestimmen, wie die Datei geöffnet und darauf zugegriffen wird:

  • 'r': Lese-Modus (Standard)
  • 'w': Schreib-Modus (überschreibt vorhandene Datei oder erstellt eine neue)
  • 'a': Anfüge-Modus (fügt Inhalt am Ende der Datei hinzu)
  • 'x': Exklusiver Erstellungs-Modus (erstellt eine neue Datei, schlägt fehl, wenn die Datei bereits vorhanden ist)
  • 'b': Binär-Modus (für die Arbeit mit binären Dateien)
  • 't': Text-Modus (für die Arbeit mit Textdateien, Standard)

Bearbeitung der Dateipfade

In Python funktionieren sowohl absolute als auch relative Dateipfade. Absolute Pfade beginnen beim Stammverzeichnis, während relative Pfade vom aktuellen Arbeitsverzeichnis aus starten.

Hier ist ein Beispiel für die Arbeit mit einem relativen Dateipfad:

# Öffnen einer Datei im aktuellen Verzeichnis
file = open('example.txt', 'r')
inhalt = file.read()
file.close()
 
# Öffnen einer Datei in einem Unterverzeichnis
file = open('data/example.txt', 'r')
inhalt = file.read()
file.close()

Mit dem os-Modul können Sie auch effizienter mit Dateipfaden arbeiten:

import os
 
# Aktuelles Arbeitsverzeichnis erhalten
aktuelles_verzeichnis = os.getcwd()
print(aktuelles_verzeichnis)
 
# Pfade verbinden, um einen vollständigen Dateipfad zu erstellen
dateipfad = os.path.join(aktuelles_verzeichnis, 'data', 'example.txt')
file = open(dateipfad, 'r')
inhalt = file.read()
file.close()

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion os.getcwd() des os-Moduls, um das aktuelle Arbeitsverzeichnis zu erhalten, und dann die Funktion os.path.join(), um einen vollständigen Dateipfad zu erstellen, indem wir das aktuelle Verzeichnis, ein Unterverzeichnis data und den Dateinamen example.txt verbinden.

Bearbeitung von Datei-Ausnahmen

Beim Arbeiten mit Dateien ist es wichtig, Ausnahmen abzufangen, die auftreten können, z.B. wenn eine Datei nicht vorhanden ist oder Sie keine Berechtigung zum Zugriff haben. Sie können einen try-except-Block verwenden, um diese Ausnahmen abzufangen und zu behandeln:

try:
    file = open('example.txt', 'r')
    inhalt = file.read()
    print(inhalt)
    file.close()
except FileNotFoundError:
    print('Fehler: Datei nicht gefunden.')
except PermissionError:
    print('Fehler: Sie haben keine Berechtigung, auf die Datei zuzugreifen.')

In diesem Beispiel umschließen wir die dateibezogenen Operationen in einem try-Block. Tritt eine FileNotFoundError oder PermissionError auf, wird der entsprechende except-Block die Ausnahme abfangen und eine Fehlermeldung ausgeben.

Bearbeitung von Verzeichnissen

Erstellen und Navigieren von Verzeichnissen

Neben der Arbeit mit Dateien können Sie auch Verzeichnisse (Ordner) in Python mit dem os-Modul bearbeiten.

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines neuen Verzeichnisses und die Navigation zu diesem:

import os
 
# Neues Verzeichnis erstellen
os.mkdir('neues_verzeichnis')
 
# Das aktuelle Arbeitsverzeichnis ändern
os.chdir('neues_verzeichnis')
 
# Aktuelles Arbeitsverzeichnis abrufen
aktuelles_verzeichnis = os.getcwd()
print(aktuelles_verzeichnis)

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion os.mkdir() des os-Moduls, um ein neues Verzeichnis namens 'neues_verzeichnis' zu erstellen, und dann die Funktion os.chdir(), um das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf das neue Verzeichnis zu ändern. Schließlich verwenden wir die Funktion os.getcwd(), um das aktuelle Arbeitsverzeichnis abzurufen und auszugeben.

Auflisten des Inhalts eines Verzeichnisses

Sie können die Funktion os.listdir() verwenden, um den Inhalt eines Verzeichnisses aufzulisten:

import os
 
# Den Inhalt des aktuellen Verzeichnisses auflisten
inhalt = os.listdir()
print(inhalt)
 
# Den Inhalt eines bestimmten Verzeichnisses auflisten
verzeichnis = 'data'
inhalt = os.listdir(verzeichnis)
print(inhalt)

In diesem Beispiel listen wir zuerst den Inhalt des aktuellen Verzeichnisses mit os.listdir() ohne Argumente auf. Dann listen wir den Inhalt des Verzeichnisses 'data' auf, indem wir den Verzeichnispfad als Argument an os.listdir() übergeben.

Löschen von Verzeichnissen

Sie können die Funktion os.rmdir() verwenden, um ein leeres Verzeichnis zu löschen, und die Funktion shutil.rmtree() aus dem shutil-Modul, um ein Verzeichnis und seinen Inhalt rekursiv zu löschen:

import os
import shutil
 
# Ein leeres Verzeichnis löschen
os.rmdir('leeres_verzeichnis')
 
# Ein Verzeichnis und seinen Inhalt löschen
shutil.rmtree('nicht_leeres_verzeichnis')

In diesem Beispiel verwenden wir os.rmdir() zum Löschen eines leeren Verzeichnisses namens 'leeres_verzeichnis' und shutil.rmtree() zum Löschen eines nicht leeren Verzeichnisses namens 'nicht_leeres_verzeichnis' und seines Inhalts.

Arbeit mit dem Dateisystem

Überprüfen der Existenz von Dateien

Sie können die Funktion os.path.exists() verwenden, um zu überprüfen, ob eine Datei oder ein Verzeichnis existiert:

import os
 
# Überprüfen, ob eine Datei existiert
dateipfad = 'example.txt'
if os.path.exists(dateipfad):
    print(f'Die Datei "{dateipfad}" existiert.')
else:
    print(f'Die Datei "{dateipfad}" existiert nicht.')
 
# Überprüfen, ob ein Verzeichnis existiert
verzeichnispfad = 'data'
if os.path.exists(verzeichnispfad):
    print(f'Das Verzeichnis "{verzeichnispfad}" existiert.')
else:
    print(f'Das Verzeichnis "{verzeichnispfad}" existiert nicht.')

In diesem Beispiel verwenden wir os.path.exists() zur Überprüfung, ob die Datei 'example.txt' und das Verzeichnis 'data' existieren.

Abrufen von Dateiinformationen

Sie können die Funktion os.path.getsize() verwenden, um die Größe einer Datei zu erhalten, und die Funktion os.path.getmtime() zum Abrufen des Zeitpunkts der letzten Änderung einer Datei:

import os
from datetime import datetime
 
# Die Größe einer Datei abrufen
dateipfad = 'example.txt'
dateigröße = os.path.getsize(dateipfad)
print(f'Die Größe der Datei "{dateipfad}" beträgt {dateigröße} Bytes.')
 
# Den Zeitpunkt der letzten Änderung einer Datei abrufen
letzte_änderung = os.path.getmtime(dateipfad)
letzte_änderung_datetime = datetime.fromtimestamp(letzte_änderung)
print(f'Die Datei "{dateipfad}" wurde zuletzt am {letzte_änderung_datetime} geändert.')

In diesem Beispiel verwenden wir os.path.getsize() zur Abrufen der Größe der Datei 'example.txt' in Bytes und os.path.getmtime() zum Abrufen des Zeitpunkts der letzten Änderung der Datei. Diesen konvertieren wir dann mithilfe des Moduls datetime in ein lesbares Datums- und Uhrzeitformat.

Kopieren, Verschieben und Umbenennen von Dateien

Sie können das shutil-Modul zum Kopieren, Verschieben und Umbenennen von Dateien verwenden:

import shutil
 
# Eine Datei kopieren
shutil.copy('example.txt', 'example_kopie.txt')
 
# Eine Datei verschieben
shutil.move('example.txt', 'data/example.txt')
 
# Eine Datei umbenennen
shutil.move('example_kopie.txt', 'umbenannte_datei.txt')

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion shutil.copy() zum Erstellen einer Kopie der Datei 'example.txt', die Funktion shutil.move() zum Verschieben der Datei 'example.txt' in das Verzeichnis 'data' und erneut die Funktion shutil.move() zum Umbenennen der Datei 'example_kopie.txt' in 'umbenannte_datei.txt'.

Fazit

In diesem Tutorial hast du gelernt, wie du mit Dateien und Verzeichnissen in Python mithilfe der integrierten open()-Funktion und der Module os und shutil arbeiten kannst. Du hast gesehen, wie man aus Dateien liest und in sie schreibt, Dateipfade verwaltet und Datei- und Verzeichnisoperationen wie das Erstellen, Löschen und Auflisten von Inhalten durchführt.

Diese dateibezogenen Fähigkeiten sind für viele Python-Anwendungen unerlässlich, von der Datenverarbeitung und -analyse bis hin zu Systemadministrationsaufgaben. Indem du diese Techniken beherrschst, kannst du Dateien und Verzeichnisse effizient verwalten und manipulieren, wodurch deine Python-Programme leistungsstärker und vielseitiger werden.

Denke daran, immer dateibezogene Ausnahmen zu behandeln, da sie häufig auftreten können und zu unerwartetem Verhalten in deinem Code führen können. Darüber hinaus solltest du beim Arbeiten mit dem Dateisystem die Dateiberechtigungen und Zugriffsrechte beachten.

Mit dem Wissen, das du aus diesem Tutorial gewonnen hast, bist du nun in der Lage, eine Vielzahl von dateibasierten Aufgaben zu bewältigen und die Dateiverwaltung nahtlos in deine Python-Projekte zu integrieren.

MoeNagy Dev