Python
Быстрое преобразование словаря Pandas в DataFrame: руководство для начинающих

Быстрое преобразование словаря Pandas в DataFrame: руководство для начинающих

MoeNagy Dev

Преобразование словаря Python в Pandas DataFrame

Pandas DataFrame: мощный инструмент для манипуляции данными

Понимание Pandas DataFrame

Pandas DataFrame - это мощная структура данных в Python, которая предоставляет всеобъемлющий набор инструментов для манипуляции, анализа и визуализации данных. Она построена на основе библиотеки NumPy и предлагает табличный формат данных, похожий на электронную таблицу, что позволяет вам хранить и работать со структурированными данными.

Ключевые особенности и преимущества

  • Табличная структура данных: Pandas DataFrame представляют данные в двумерном табличном формате с рядами и столбцами.
  • Разнородные типы данных: DataFrame могут хранить данные различных типов в одной и той же структуре, что делает их универсальными для работы с разнообразными наборами данных.
  • Эффективная манипуляция данными: Pandas предоставляет богатый набор методов и функций для фильтрации, сортировки, группировки и преобразования данных, что упрощает задачи анализа и предварительной обработки данных.
  • Обработка пропущенных данных: DataFrame имеют встроенную поддержку для обработки пропущенных данных, позволяя вам легко идентифицировать, заменять или интерполировать отсутствующие значения.
  • Интегрированная визуализация: Pandas легко интегрируется с библиотеками визуализации данных, такими как Matplotlib и Seaborn, что позволяет вам создавать информативные графики и диаграммы непосредственно из вашего DataFrame.
  • Масштабируемость и производительность: Pandas оптимизирован для производительности и может эффективно обрабатывать большие наборы данных, что делает его подходящим для работы с большими данными.

Преобразование словаря Python в Pandas DataFrame

Определение словаряДавайте начнем с создания Python-словаря, который мы будем использовать для демонстрации преобразования в Pandas DataFrame. В этом примере мы создадим словарь, представляющий информацию о различных автомобилях:

car_data = {
    'make': ['Toyota', 'Honda', 'Ford', 'Chevrolet', 'Nissan'],
    'model': ['Camry', 'Civic', 'Mustang', 'Silverado', 'Altima'],
    'year': [2020, 2018, 2022, 2019, 2021],
    'price': [25000, 22000, 35000, 40000, 27000]
}

Создание DataFrame из Словаря

Чтобы преобразовать Python-словарь в Pandas DataFrame, вы можете использовать функцию pd.DataFrame():

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(car_data)
print(df)

Вывод:

       make    model  year  price
0    Toyota   Camry  2020  25000
1     Honda   Civic  2018  22000
2      Ford  Mustang  2022  35000
3  Chevrolet Silverado  2019  40000
4     Nissan   Altima  2021  27000

Полученная переменная df является Pandas DataFrame, содержащим данные из словаря car_data.

Обработка Словарей с Различными Типами Значений

Pandas DataFrame может обрабатывать словари с различными типами значений, такими как списки, кортежи или даже другие словари. Давайте модифицируем словарь car_data, чтобы включить в него некоторые вложенные данные:

car_data = {
    'make': ['Toyota', 'Honda', 'Ford', 'Chevrolet', 'Nissan'],
    'model': ['Camry', 'Civic', 'Mustang', 'Silverado', 'Altima'],
    'year': [2020, 2018, 2022, 2019, 2021],
    'price': [25000, 22000, 35000, 40000, 27000],
    'features': [
        {'engine': 'V6', 'transmission': 'automatic', 'drivetrain': 'FWD'},
        {'engine': 'I4', 'transmission': 'manual', 'drivetrain': 'FWD'},
        {'engine': 'V8', 'transmission': 'automatic', 'drivetrain': 'RWD'},
        {'engine': 'V8', 'transmission': 'automatic', 'drivetrain': '4WD'},
        {'engine': 'I4', 'transmission': 'CVT', 'drivetrain': 'FWD'}
    ]
}
 
df = pd.DataFrame(car_data)
print(df)

Вывод:

       make    model  year  price          .
```Вот перевод на русский язык:

features
0    Toyota   Camry  2020  25000  {'двигатель': 'V6', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'п...
1     Honda   Civic  2018  22000  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'механическая', 'пр...
2      Ford  Mustang  2022  35000  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', '...
3  Chevrolet Silverado  2019  40000  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', ...
4     Nissan   Altima  2021  27000  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'вариатор', 'прив...

В этом примере столбец features содержит словарь для каждого автомобиля, представляющий дополнительную информацию о транспортном средстве.

Работа с вложенными словарями

Если у вас есть словарь словарей, вы все равно можете создать DataFrame из него. Рассмотрим пример, когда каждый автомобиль имеет вложенный словарь для features:

car_data = {
    'make': ['Toyota', 'Honda', 'Ford', 'Chevrolet', 'Nissan'],
    'model': ['Camry', 'Civic', 'Mustang', 'Silverado', 'Altima'],
    'year': [2020, 2018, 2022, 2019, 2021],
    'price': [25000, 22000, 35000, 40000, 27000],
    'features': {
        'Camry': {'двигатель': 'V6', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'привод': 'передний'},
        'Civic': {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'механическая', 'привод': 'передний'},
        'Mustang': {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'привод': 'задний'},
        'Silverado': {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'привод': '4WD'},
        'Altima': {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'вариатор', 'привод': 'передний'}
    }
}
 
df = pd.DataFrame(car_data)
print(df)

Вывод:

       make    model  year  price                                           features
0    Toyota   Camry  2020  25000  {'двигатель': 'V6', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'п...
1     Honda   Civic  2018  22000  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'механическая', 'пр...
2      Ford  Mustang  2022  35000  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', '...
3  Chevrolet Silverado  2019  40000  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', '.Вот перевод на русский язык:

4     Nissan   Altima  2021  27000  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'CVT', 'привод...

## Настройка DataFrame

### Указание порядка столбцов
Вы можете изменить порядок столбцов DataFrame, передав список имен столбцов в функцию `pd.DataFrame()`:

```python
df = pd.DataFrame(car_data, columns=['make', 'model', 'price', 'year', 'features'])
print(df)

Вывод:

       make    model  price  year                                           features
0    Toyota   Camry  25000  2020  {'двигатель': 'V6', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
1     Honda   Civic  22000  2018  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'механическая', 'прив...
2      Ford  Mustang  35000  2022  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
3  Chevrolet Silverado  40000  2019  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
4     Nissan   Altima  27000  2021  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'CVT', 'привод...

Переименование столбцов

Вы можете переименовать столбцы DataFrame с помощью метода rename():

df = df.rename(columns={'make': 'Производитель', 'model': 'Модель', 'price': 'Цена', 'year': 'Год', 'features': 'Характеристики автомобиля'})
print(df)

Вывод:

   Производитель    Модель  Цена  Год                                     Характеристики автомобиля
0        Toyota   Camry  25000  2020  {'двигатель': 'V6', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
1         Honda   Civic  22000  2018  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'механическая', 'прив...
2          Ford  Mustang  35000  2022  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
3    Chevrolet Silverado  40000  2019  {'двигатель': 'V8', 'трансмиссия': 'автоматическая', 'прив...
4         Nissan   Altima  27000  2021  {'двигатель': 'I4', 'трансмиссия': 'CVT', 'привод...

Обработка пропущенных данных

Если ваш словарь содержит пропущенные значения, Pandas автоматически обработает их в DataFrame. Например...Вот перевод файла на русский язык. Комментарии к коду переведены, а сам код не переведен:

car_data = {
    'make': ['Toyota', 'Honda', 'Ford', 'Chevrolet', 'Nissan'],
    'model': ['Camry', 'Civic', 'Mustang', 'Silverado', 'Altima'],
    'year': [2020, 2018, 2022, 2019, 2021],
    'price': [25000, 22000, 35000, 40000, None],
    'features': {
        'Camry': {'engine': 'V6', 'transmission': 'автоматическая', 'drivetrain': 'передний привод'},
        'Civic': {'engine': 'I4', 'transmission': 'механическая', 'drivetrain': 'передний привод'},
        'Mustang': {'engine': 'V8', 'transmission': 'автоматическая', 'drivetrain': 'задний привод'},
        'Silverado': {'engine': 'V8', 'transmission': 'автоматическая', 'drivetrain': '4WD'},
        'Altima': {'engine': 'I4', 'transmission': 'вариатор', 'drivetrain': 'передний привод'}
    }
}
 
df = pd.DataFrame(car_data)
print(df)

Вывод:

       make    model  year   price                                           features
0    Toyota   Camry  2020  25000.0  {'engine': 'V6', 'transmission': 'автоматическая', 'd...
1     Honda   Civic  2018  22000.0  {'engine': 'I4', 'transmission': 'механическая', 'driv...
2      Ford  Mustang  2022  35000.0  {'engine': 'V8', 'transmission': 'автоматическая', 'd...
3  Chevrolet Silverado  2019  40000.0  {'engine': 'V8', 'transmission': 'автоматическая', 'd...
4     Nissan   Altima  2021       NaN  {'engine': 'I4', 'transmission': 'вариатор', 'drivet...

Отсутствующее значение 'price' для автомобиля 'Altima' представлено как None.

Функции

Функции в Python - это многократно используемые блоки кода, которые выполняют определенную задачу. Они позволяют разбить вашу программу на более мелкие и управляемые части. Функции могут принимать аргументы (входные данные) и возвращать значения (выходные данные).

Вот пример простой функции, которая принимает два числа в качестве аргументов и возвращает их сумму:

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # Вывод: 8

В этом примере функция add_numbers принимает два аргумента, a и b, и возвращает их сумму. Затем мы вызываем функцию и сохраняем результат в переменной result.Вот перевод на русский язык:

С помощью функции add мы можем складывать два числа. Давайте вызовем эту функцию с аргументами 5 и 3 и сохраним результат в переменной result, которую затем выведем на экран.

Функции также могут иметь аргументы со значениями по умолчанию, которые используются, если вызывающая сторона не предоставляет значение для этого аргумента:

def greet(name, message="Здравствуйте"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Алиса")  # Вывод: Здравствуйте, Алиса!
greet("Боб", "Привет")  # Вывод: Привет, Боб!

В этом примере функция greet имеет аргумент со значением по умолчанию message, равным "Здравствуйте". Если вызывающая сторона не предоставляет значение для message, используется значение по умолчанию.

Область видимости функций

В Python переменные имеют определенную область видимости, которая определяет, где они могут быть доступны. Переменные, определенные внутри функции, считаются локальными для этой функции и могут быть доступны только внутри функции. Переменные, определенные вне функции, считаются глобальными и могут быть доступны из любой части программы.

Вот пример, демонстрирующий разницу между локальными и глобальными переменными:

global_variable = 10
 
def my_function():
    local_variable = 5
    print(f"Локальная переменная: {local_variable}")
    print(f"Глобальная переменная: {global_variable}")
 
my_function()  # Вывод: Локальная переменная: 5, Глобальная переменная: 10
 
print(local_variable)  # NameError: name 'local_variable' is not defined

В этом примере global_variable - глобальная переменная, доступная как внутри, так и вне функции my_function. Однако local_variable - локальная переменная, доступная только внутри my_function.

Модули и пакеты

В Python модули - это отдельные файлы Python, содержащие определения и инструкции. Пакеты - это коллекции связанных модулей.

Чтобы использовать модуль, вы можете импортировать его в начале вашего скрипта Python. Вот пример:

import math
 
result = math.sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0

В этом примере мы импортируем модуль math, который предоставляет различные математические функции. Затем мы используем функцию sqrt из этого модуля.Вот перевод на русский язык:

Импортируйте модуль math для вычисления квадратного корня из 16.

Вы также можете импортировать конкретные функции или переменные из модуля, используя ключевое слово from:

from math import sqrt
 
result = sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0

В этом примере мы импортируем функцию sqrt непосредственно из модуля math, что позволяет нам использовать ее без префикса math..

Пакеты - это коллекции связанных модулей. Вы можете создавать свои собственные пакеты, организуя ваши файлы Python в каталоги и добавляя файл __init__.py в каждый каталог. Вот пример:

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

В этом примере my_package - это пакет, который содержит два модуля, module1.py и module2.py. Файл __init__.py необходим, чтобы сделать каталог пакетом.

Затем вы можете импортировать модули из пакета, используя следующий синтаксис:

import my_package.module1
result = my_package.module1.my_function()

Или вы можете импортировать конкретные функции или переменные из пакета:

from my_package.module2 import my_variable, my_function
print(my_variable)
my_function()

Исключения

Исключения - это события, которые происходят во время выполнения программы и нарушают нормальный ход выполнения инструкций программы. Python имеет встроенную систему обработки исключений, которая позволяет вам обрабатывать эти события корректно.

Вот пример того, как обработать исключение ZeroDivisionError:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: Деление на ноль")

В этом примере мы пытаемся разделить 10 на 0, что вызовет ZeroDivisionError. Мы перехватываем это исключение с помощью блока except и выводим сообщение об ошибке.

Вы также можете обрабатывать несколько исключений в одном блоке try-except:

try:
    result = int("abc")
except ValueError:
    print("Ошибка: Неверный формат целого числа")
except TypeError:
    print("Ошибка: Ввод должен быть строкой")

В этом примере мы пытаемся преобразовать строку "abc" в целое число, что вызовет ValueError. Мы также обрабатываем TypeError, если входные данные не являются строкой.Пожалуйста, вот перевод этого markdown-файла на русский язык. Для кода не переводите код, переводите только комментарии. Не добавляйте никаких дополнительных комментариев в начале файла.

Строка "abc" в целое число, что вызовет ValueError. Мы также обрабатываем исключение TypeError, которое может возникнуть, если мы передадим неправильный тип в функцию int().

Вы также можете использовать блок finally для выполнения кода независимо от того, было ли вызвано исключение или нет:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: деление на ноль")
finally:
    print("Этот код всегда будет выполняться")

В этом примере код в блоке finally будет выполняться независимо от того, успешна ли операция деления на ноль или вызывает исключение.

Заключение

В этом руководстве вы узнали о различных концепциях Python промежуточного уровня, включая функции, область видимости функций, модули и пакеты, а также обработку исключений. Эти концепции важны для создания более сложных и надежных приложений на Python.

Помните, что лучший способ улучшить свои навыки Python - это практика. Попробуйте применить эти концепции к своим собственным проектам и экспериментируйте с различными вариантами использования. Удачи!

MoeNagy Dev.