Python Pandas
pip3 install pandas
- soporte para excel:
pip3.9 install openpyxl # needed to load Excel .xlsx files pip3.9 install xlrd # needed to load Excel old .xls files)
varios
importar en dataframe
pandas.read_csv('data.txt',header=None)
pandas.read_json('data.json')
columnas
df = pandas.read_csv('data.txt',header=None)
header=None
para archivos sin nombres de columnas en la primera fila- acceder columnas:
df.columns df.columns[inicial:final]
- pueden ser indices numéricos o nombres
- acceder indices:
df.index
- asignar nombres de columna:
df.columns = ["Col1","Col2","Col3"]
- asignar indice:
df.set_index("nom_col"[,inplace=True, drop=False])
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]
df.loc["valor":"valor","columna":"columna"] list(df.loc[:,"Columna"]) # devuelve como lista los valores de la columna, para todas las filas
- 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]
df.iloc[1:4,2:5]
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
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
añadir columnas
df.shape # tupla con número de filas y columnas df.shape[0] # número de filas df.shape[1] # número de columnas
df["new_column"]=df.shape[0]*["Valor"] # ha de coincidir con el número de filas en el índice
df["new_column"]=df.["columna"] + "," + "Valor"
Transposición, para añadir registro ¿?
df_T = df.T # función de transposición df_T["nuevo_registro"] = ["valores_columnas"[,"valores_columnas",...]] df = df_T.T # función de transposición
pandas + bokeh ejemplos
# segundo bokeh plot con pandas from bokeh.plotting import figure from bokeh.io import output_file, show import pandas df=pandas.read_csv("https://pythonizing.github.io/data/bachelors.csv") x=df["Year"] y=df["Engineering"] output_file("Line.html") f=figure() f.line(x,y) show(f)
import pandas from bokeh.plotting import figure, output_file, show df=pandas.read_excel("https://github.com/pythonizing/data/blob/master/verlegenhuken.xlsx",sheet_name=0) df["Temperature"]=df["Temperature"]/10 df["Pressure"]=df["Pressure"]/10 p=figure(width=500,height=400,tools='pan') p.title.text="Temperature and Air Pressure" p.title.text_color="Gray" p.title.text_font="arial" p.title.text_font_style="bold" p.xaxis.minor_tick_line_color=None p.yaxis.minor_tick_line_color=None p.xaxis.axis_label="Temperature (°C)" p.yaxis.axis_label="Pressure (hPa)" # old versions: # p.circle(df["Temperature"],df["Pressure"],size=0.5) p.scatter(x=df["Temperature"],y=df["Pressure"],size=0.5) output_file("Weather.html") show(p)
- desde Jupyter Notebook problema leyendo fichero desde URL