Diferències

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

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Ambdós costats versió prèvia Revisió prèvia
Següent revisió
Revisió prèvia
development:python:pandas [10/10/2024 05:37] matedevelopment: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]]   * Estilos: [[https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/styling/plots.html#ug-styling-plots]]
 +  * datos: [[https://pythonhow.com/media/data/supermarkets.json]]
  
 += 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>
 +df.loc["valor":"valor","columna":"columna"]
 +list(df.loc[:,"Columna"]) # devuelve como lista los valores de la columna, para todas las filas
 +</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 == pandas + bokeh ejemplos
 <code python> <code python>
  • development/python/pandas.1728563855.txt.gz
  • Darrera modificació: 10/10/2024 05:37
  • per mate