Diferències

Ací es mostren les diferències entre la revisió seleccionada i la versió actual de la pàgina.

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--- development:python:pandas [10/10/2024 05:10] – [Python Pandas] mate
+++ development:python:pandas [10/10/2024 07:14] (actual) – [Python Pandas] mate
@@ Línia 6: / Línia 6: @@
   * Estilos: [[https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/styling/plots.html#ug-styling-plots]]
+  * datos: [[https://pythonhow.com/media/data/supermarkets.json]]
-== bokeh ejemplos
+= varios
+== importar en dataframe
+  * ''pandas.read_csv('data.txt',header=None)''
+  * ''pandas.read_json('data.json')''
+== columnas
+<code python>df = pandas.read_csv('data.txt',header=None)</code>
+  * ''header=None'' para archivos sin nombres de columnas en la primera fila
+  * acceder columnas:<code python>df.columns
+df.columns[inicial:final]</code>
+    * pueden ser indices numéricos o nombres
+  * acceder indices:<code python>df.index</code>
+  * asignar nombres de columna:<code python>df.columns = ["Col1","Col2","Col3"]</code>
+  * asignar indice:<code python>df.set_index("nom_col"[,inplace=True, drop=False])</code>
+    * ''inplace'': los cambios se aplican en el mismo objeto (variable), Por defecto, los cambios se deberán guardar en otra variable.
+    * ''drop'': Con False, no saca la columna de los datos para convertirla en índice
+== manipulación datos
+Para acceder a datos en el dataframe es como un sistema de coordenadas
+=== label based indexing
+  * loc[start_value_row;final_value_row,start_column_header:final_column_header]
 <code python>
-from bokeh.plotting import figure, output_file, show
+df.loc["valor":"valor","columna":"columna"]
+list(df.loc[:,"Columna"]) # devuelve como lista los valores de la columna, para todas las filas
-p=figure(width=500,height=400, tools='pan')
-p.title.text="Cool Data"
-p.title.text_color="Gray"
-p.title.text_font="times"
-p.title.text_font_style="bold"
-p.xaxis.minor_tick_line_color=None
-p.yaxis.minor_tick_line_color=None
-p.xaxis.axis_label="Date"
-p.yaxis.axis_label="Intensity"
-p.line([1,2,3],[4,5,6])
-output_file("graph.html")
-show(p)
 </code>
+  * se puede indicar solo un valor en los rangos
+=== position based indexing
+iloc[start_value_row;final_value_row,start_column_header:final_column_header]
+<code python>
+df.iloc[1:4,2:5]
+</code>
+  * ''iloc'' se comporta como cualquier **slice** en python, el último valor no está incluido. Así, en el ejemplo cogería las filas 1,2,3 y las columnas 2,3,4
+== borrar columnas
+  * ''drop("fila"|"columna")''
+  * los cambios no son ''implace''
+<code python>
+df.drop("filas",0)
+df.drop(df.index[0:3],0) # elimina las filas 0,1,2
+df.drop(df.columns[0:3],1) # elimina las columnas 1,2
+</code>
+== añadir columnas
+<code python>df.shape # tupla con número de filas y columnas
+df.shape[0] # número de filas
+df.shape[1] # número de columnas
+</code>
+<code python>df["new_column"]=df.shape[0]*["Valor"] # ha de coincidir con el número de filas en el índice</code>
+<code python>df["new_column"]=df.["columna"] + "," + "Valor"</code>
+== Transposición, para añadir registro ¿?
+<code python>df_T = df.T # función de transposición
+df_T["nuevo_registro"] = ["valores_columnas"[,"valores_columnas",...]]
+df = df_T.T # función de transposición
+</code>
 == pandas + bokeh ejemplos
 <code python>