Bài 8: Các hàm cơ bản : DataFrame – Python Panda

Trang chủ » Training » Bài 8: Các hàm cơ bản : DataFrame – Python Panda
22/02/2022 Training 57 viewed
Bây giờ chúng ta hãy hiểu Chức năng Cơ bản của DataFrame là gì. Các bảng sau liệt kê các thuộc tính hoặc phương pháp quan trọng trợ giúp trong Chức năng Cơ bản của DataFrame.
  1. T : Chuyển đổi các hàng và cột.
  2. axes : Trả về danh sách có trục hàng và trục cột duy nhất.
  3. dtypes : Kiểu dữ liệu của object
  4. empty : True nếu NDFrame hoàn toàn trống [không có mục]; nếu bất kỳ trục nào có độ dài bằng 0.
  5. ndim : Số chiều của axes / array
  6. shape : Trả về giá trị đại diện cho kích thước của DataFrame.
  7. size : Số phần tử của NDFrame
  8. values : Đại diện numpy của NDFrame
  9. head() : Trả về n dòng đầu
  10. tail(): Trả về n dòng cuối
Bây giờ chúng ta hãy tạo một DataFrame và tìm hiểu cách hoạt động của các thuộc tính được đề cập ở trên.
Ví dụ 1 :
import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print df
Kết quả :
Our data series is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80
Ví dụ 2 :  T(chuyển vị) Trả về chuyển vị của DataFrame. Các hàng và cột sẽ hoán đổi nhau
import pandas as pd
import numpy as np
 
# Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.T
Kết quả :
The transpose of the data series is:
         0     1       2      3      4      5       6
Age      25    26      25     23     30     29      23
Name     Tom   James   Ricky  Vin    Steve  Smith   Jack
Rating   4.23  3.24    3.98   2.56   3.2    4.6     3.8
Ví dụ 3 : Axes 
import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axes
Kết quả :
Row axis labels and column axis labels are:

[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]
Ví dụ 4 : dtypes Trả về kiểu dữ liệu của mỗi cột.
import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypes
Kết quả :
The data types of each column are:
Age     int64
Name    object
Rating  float64
dtype: object
Ví dụ 5 : empty Trả về giá trị Boolean cho biết Đối tượng có trống hay không; True là trống.
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.empty
Kết quả :
Is the object empty?
False
Ví dụ 6 : ndim Trả về số kích thước của đối tượng. Theo định nghĩa, DataFrame là một đối tượng 2D (2 chiều).
import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndim
Kết quả :
Our object is:
      Age    Name     Rating
0     25     Tom      4.23
1     26     James    3.24
2     25     Ricky    3.98
3     23     Vin      2.56
4     30     Steve    3.20
5     29     Smith    4.60
6     23     Jack     3.80

The dimension of the object is:
2
Ví dụ 7 : shape
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shape
Kết quả :
Our object is:
   Age   Name    Rating
0  25    Tom     4.23
1  26    James   3.24
2  25    Ricky   3.98
3  23    Vin     2.56
4  30    Steve   3.20
5  29    Smith   4.60
6  23    Jack    3.80

The shape of the object is:
(7, 3)
Ví dụ 8 : size
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.size
Kết quả :
Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The total number of elements in our object is:
21
Ví dụ 9 : Value
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.values
Kết quả :
Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Smith' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]
Ví dụ 10 : Head & Tail :
Để xem một phần nhỏ của DataFrame, ta sử dụng phương thức head () và tail ().
head () trả về n hàng đầu tiên (quan sát các giá trị chỉ số). Số phần tử mặc định để hiển thị là năm, nhưng ta có thể tuỳ chỉnh giá trị
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)
Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The first two rows of the data frame is:
   Age   Name   Rating
0  25    Tom    4.23
1  26    James  3.24
tail () trả về n hàng cuối cùng (quan sát các giá trị chỉ số). Số phần tử mặc định để hiển thị là năm phần tử, nhưng ta có thể tuỳ chỉnh giá trị
import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)
Kết quả :
Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The last two rows of the data frame is:
    Age   Name    Rating
5   29    Smith    4.6
6   23    Jack     3.8
Chia sẻ:
Tags:
TOP HOME