పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ సృష్టి యొక్క కళను నేర్చుకోండి. ఈ గైడ్ గ్లోబల్ డేటా నిపుణుల కోసం డిక్షనరీలు, జాబితాలు, NumPy శ్రేణులు మరియు మరిన్నింటి నుండి డేటాఫ్రేమ్‌లను ప్రారంభించడం గురించి తెలియజేస్తుంది.
పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ సృష్టి: డేటా నిర్మాణం ప్రారంభంలోకి ఒక లోతైన డైవ్
పైథాన్‌తో డేటా మానిప్యులేషన్ ప్రపంచానికి స్వాగతం! దాదాపు ప్రతి డేటా విశ్లేషణ పనిలో పాండాస్ లైబ్రరీ ఉంటుంది మరియు దాని మూలస్తంభం డేటాఫ్రేమ్. మీ పైథాన్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లో లైవ్ అయ్యే స్మార్ట్, పవర్‌ఫుల్ మరియు ఫ్లెక్సిబుల్ స్ప్రెడ్‌షీట్ లేదా డేటాబేస్ టేబుల్ వెర్షన్‌గా డేటాఫ్రేమ్‌ను భావించండి. డేటాను క్లీన్ చేయడానికి, మార్చడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు విజువలైజ్ చేయడానికి ఇది ప్రధాన సాధనం. కానీ మీరు ఈ డేటా మేజిక్‌ను నిర్వహించే ముందు, మీరు ముందుగా డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించే కళను నేర్చుకోవాలి. మీరు ఈ ప్రాథమిక డేటా నిర్మాణాన్ని ప్రారంభించే విధానం మీ మొత్తం విశ్లేషణకు వేదికను ఏర్పాటు చేస్తుంది.
ఈ సమగ్ర గైడ్ ఔత్సాహిక మరియు ప్రాక్టీసింగ్ డేటా విశ్లేషకులు, శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్ల యొక్క ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం రూపొందించబడింది. పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లను మొదటి నుండి సృష్టించడానికి అత్యంత సాధారణ మరియు శక్తివంతమైన పద్ధతులను మేము అన్వేషిస్తాము. మీ డేటా డిక్షనరీలో, జాబితాలో, NumPy శ్రేణిలో లేదా మరొక ఫార్మాట్‌లో ఉన్నా, ఈ కథనం మీకు నమ్మకంగా మరియు సమర్ధవంతంగా మీ డేటాఫ్రేమ్‌లను ప్రారంభించడానికి జ్ఞానం మరియు ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అందిస్తుంది. మన పునాదిని నిర్మిద్దాం.
పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ అంటే ఏమిటి?
మేము బిల్డింగ్ ప్రారంభించే ముందు, మేము ఏమి నిర్మిస్తున్నామో స్పష్టం చేద్దాం. పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ అనేది రెండు డైమెన్షనల్, సైజు-మ్యుటబుల్ మరియు సంభావ్యంగా విభిన్నమైన టేబులర్ డేటా నిర్మాణం. దానిని విడదీద్దాం:
- రెండు డైమెన్షనల్: ఇది స్ప్రెడ్‌షీట్ లాగా వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలను కలిగి ఉంది.
- సైజు-మ్యుటబుల్: డేటాఫ్రేమ్ సృష్టించబడిన తర్వాత మీరు వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలను జోడించవచ్చు లేదా తీసివేయవచ్చు.
- విభిన్నమైన: నిలువు వరుసలు వేర్వేరు డేటా రకాలను కలిగి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, ఒక నిలువు వరుసలో సంఖ్యలు (పూర్ణాంకాలు లేదా ఫ్లోట్‌లు) ఉండవచ్చు, మరొకటి వచనం (స్ట్రింగ్‌లు) కలిగి ఉండవచ్చు మరియు మూడవది తేదీలు లేదా బూలియన్ విలువలను (నిజం/తప్పు) కలిగి ఉండవచ్చు.
డేటాఫ్రేమ్ మూడు ప్రధాన భాగాలను కలిగి ఉంది:
- డేటా: వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలలో నిర్వహించబడిన నిర్మాణంలో ఉన్న వాస్తవ విలువలు.
- సూచిక: వరుసల కోసం లేబుల్స్. మీరు సూచికను అందించకపోతే, పాండాస్ 0 నుండి ప్రారంభమయ్యే డిఫాల్ట్ సూచికను సృష్టిస్తుంది. సూచిక డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు సమలేఖనం చేయడానికి శక్తివంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
- నిలువు వరుసలు: నిలువు వరుసల కోసం లేబుల్స్. డేటాఫ్రేమ్‌లోని నిర్దిష్ట డేటా సిరీస్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి ఇవి చాలా కీలకం.
ఈ నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం డేటాఫ్రేమ్‌లను ఎలా సృష్టించాలో మరియు తారుమారు చేయాలో అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకం.
ఫౌండేషన్: పాండాస్‌ను దిగుమతి చేస్తోంది
మొదట చేయవలసినవి. పాండాస్‌ను ఉపయోగించడానికి, మీరు లైబ్రరీని మీ పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లోకి లేదా నోట్‌బుక్‌లోకి దిగుమతి చేసుకోవాలి. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న నిపుణులు అనుసరించే సార్వత్రికంగా ఆమోదించబడిన కన్వెన్షన్ ఏమిటంటే, దానిని pd అనే మారుపేరుతో దిగుమతి చేయడం. ఈ సాధారణ మారుపేరు మీ కోడ్‌ను మరింత స్పష్టంగా మరియు సంక్షిప్తంగా చేస్తుంది.
import pandas as pd
import numpy as np # తరచుగా పాండాస్‌తో పాటు ఉపయోగించబడుతుంది, కాబట్టి మేము కూడా దిగుమతి చేసుకుంటాము.
ఈ ఒక్క లైన్‌తో, మీరు పాండాస్ లైబ్రరీ యొక్క పూర్తి శక్తిని అన్‌లాక్ చేసారు. ఇప్పుడు, ఈ గైడ్ యొక్క ప్రధానాంశానికి వెళ్దాం: డేటాఫ్రేమ్‌లను సృష్టించడం.
ప్రధాన సృష్టి పద్ధతులు: సాధారణ నుండి సంక్లిష్ట వరకు
pd.DataFrame() కన్స్ట్రక్టర్ చాలా బహుముఖమైనది. ఇది అనేక రకాల ఇన్‌పుట్‌లను అంగీకరించగలదు. మేము ఇప్పుడు అత్యంత ముఖ్యమైన పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము, సాధారణమైన వాటి నుండి మరింత ప్రత్యేక సందర్భాలకు వెళ్తాము.
1. జాబితాలు లేదా శ్రేణుల డిక్షనరీ నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తోంది
ఇది డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించడానికి చాలా సాధారణమైన మరియు సహజమైన పద్ధతి అని చెప్పవచ్చు. మీరు పైథాన్ డిక్షనరీతో ప్రారంభించండి, ఇక్కడ కీలు నిలువు వరుస పేర్లు అవుతాయి మరియు ప్రతి నిలువు వరుసకు డేటాను కలిగి ఉన్న జాబితాలు (లేదా NumPy శ్రేణులు లేదా పాండాస్ సిరీస్‌లు) విలువలుగా ఉంటాయి.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది: పాండాస్ ప్రతి డిక్షనరీ కీని నిలువు వరుస హెడర్‌కు మరియు ప్రతి విలువ జాబితాను ఆ నిలువు వరుసలోని వరుసలకు మ్యాప్ చేస్తుంది. ఇక్కడ ఒక కీలకమైన అవసరం ఏమిటంటే, అన్ని జాబితాలు ఒకే పొడవును కలిగి ఉండాలి, ఎందుకంటే ప్రతి జాబితా డేటా యొక్క పూర్తి నిలువు వరుసను సూచిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
ప్రపంచంలోని వివిధ నగరాల గురించిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిద్దాం.
# నిలువు వరుస ప్రకారం నిర్వహించబడిన డేటా
city_data = {
'City': ['Tokyo', 'Delhi', 'Shanghai', 'São Paulo', 'Mumbai'],
'Country': ['Japan', 'India', 'China', 'Brazil', 'India'],
'Population_Millions': [37.3, 32.0, 28.5, 22.4, 20.9],
'Is_Coastal': [True, False, True, False, True]
}
# డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_from_dict = pd.DataFrame(city_data)
print(df_from_dict)
అవుట్‌పుట్:
City Country Population_Millions Is_Coastal
0 Tokyo Japan 37.3 True
1 Delhi India 32.0 False
2 Shanghai China 28.5 True
3 São Paulo Brazil 22.4 False
4 Mumbai India 20.9 True
కీ టేకావే: మీ డేటా సహజంగా ఫీచర్ లేదా వర్గం ద్వారా నిర్వహించబడినప్పుడు ఈ పద్ధతి ఖచ్చితంగా సరిపోతుంది. ఇది శుభ్రంగా, స్పష్టంగా ఉంటుంది మరియు మీ డిక్షనరీ యొక్క నిర్మాణాన్ని టేబులర్ ఫార్మాట్‌లోకి నేరుగా అనువదిస్తుంది.
2. డిక్షనరీల జాబితా నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తోంది
ప్రత్యామ్నాయ మరియు సమానంగా శక్తివంతమైన పద్ధతి ఏమిటంటే, ప్రతి మూలకం ఒక డిక్షనరీగా ఉండే జాబితాను ఉపయోగించడం. ఈ నిర్మాణంలో, ప్రతి డిక్షనరీ ఒకే వరుసను సూచిస్తుంది మరియు దాని కీలు ఆ వరుస యొక్క డేటా కోసం నిలువు వరుస పేర్లను సూచిస్తాయి.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది: పాండాస్ జాబితా ద్వారా పునరావృతం అవుతుంది. ప్రతి డిక్షనరీకి, ఇది కొత్త వరుసను సృష్టిస్తుంది. నిలువు వరుసలను నిర్ణయించడానికి డిక్షనరీ కీలు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ పద్ధతి చాలా ఫ్లెక్సిబుల్‌గా ఉంటుంది, ఎందుకంటే డిక్షనరీలో కీ లేకపోతే, పాండాస్ స్వయంచాలకంగా ఆ సెల్‌ను సంబంధిత వరుసలో NaN (సంఖ్య కాదు)తో నింపుతుంది, ఇది పాండాస్‌లో తప్పిపోయిన డేటా కోసం ప్రామాణిక మార్కర్.
ఉదాహరణ:
అదే నగర డేటాను సూచిద్దాం, కానీ ఈసారి రికార్డ్‌ల జాబితాగా నిర్మించబడింది.
# వరుస (రికార్డ్) ప్రకారం నిర్వహించబడిన డేటా
records_data = [
{'City': 'Tokyo', 'Country': 'Japan', 'Population_Millions': 37.3, 'Is_Coastal': True},
{'City': 'Delhi', 'Country': 'India', 'Population_Millions': 32.0, 'Is_Coastal': False},
{'City': 'Shanghai', 'Country': 'China', 'Population_Millions': 28.5},
{'City': 'São Paulo', 'Country': 'Brazil', 'Population_Millions': 22.4, 'Is_Coastal': False},
{'City': 'Cairo', 'Country': 'Egypt', 'Timezone': 'EET'} # వేరే నిర్మాణాన్ని గమనించండి
]
# డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_from_list_of_dicts = pd.DataFrame(records_data)
print(df_from_list_of_dicts)
అవుట్‌పుట్:
City Country Population_Millions Is_Coastal Timezone
0 Tokyo Japan 37.3 True NaN
1 Delhi India 32.0 False NaN
2 Shanghai China 28.5 NaN NaN
3 São Paulo Brazil 22.4 False NaN
4 Cairo Egypt NaN NaN EET
పాండాస్ అసమానతలను ఎలా సునాయాసంగా నిర్వహించిందో గమనించండి. షాంఘైకి 'Is_Coastal' విలువ NaN, ఎందుకంటే అది దాని డిక్షనరీ నుండి తప్పిపోయింది. కైరో కోసం కొత్త 'టైమ్‌జోన్' నిలువు వరుస సృష్టించబడింది, అన్ని ఇతర నగరాలకు NaN ఉంది. JSON APIల నుండి వచ్చే ప్రతిస్పందనల వంటి సెమీ-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాతో పని చేయడానికి ఇది అద్భుతమైన ఎంపిక.
కీ టేకావే: మీ డేటా రికార్డ్‌లు లేదా పరిశీలనల శ్రేణిగా వచ్చినప్పుడు ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించండి. ఇది తప్పిపోయిన డేటా మరియు రికార్డ్ నిర్మాణంలోని వైవిధ్యాలను నిర్వహించడంలో బలంగా ఉంటుంది.
3. NumPy శ్రేణి నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తోంది
సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా భారీ సంఖ్యా కార్యకలాపాలను కలిగి ఉన్న ఏదైనా రంగంలో పనిచేసే వారికి, డేటా తరచుగా NumPy శ్రేణిలో మొదలవుతుంది. పాండాస్ NumPy పైన నిర్మించబడింది, ఇది రెండింటి మధ్య ఏకీకరణను అతుకులు లేనిది మరియు అత్యంత సమర్థవంతమైనదిగా చేస్తుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది: మీరు 2D NumPy శ్రేణిని pd.DataFrame() కన్స్ట్రక్టర్‌కు పంపుతారు. అప్రమేయంగా, పాండాస్ పూర్ణాంక-ఆధారిత సూచికలు మరియు నిలువు వరుసలను సృష్టిస్తుంది. అయినప్పటికీ, మీరు index మరియు columns పారామితులను ఉపయోగించి అర్థవంతమైన లేబుల్‌లను అందించవచ్చు (మరియు అందించాలి).
ఉదాహరణ:
యాదృచ్ఛికంగా రూపొందించబడిన 5x4 NumPy శ్రేణి నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిద్దాం, ఇది కాలక్రమేణా సెన్సార్ రీడింగ్‌లను సూచిస్తుంది.
# యాదృచ్ఛిక డేటాతో 5x4 NumPy శ్రేణిని సృష్టించండి
data_np = np.random.rand(5, 4)
# నిలువు వరుస మరియు సూచిక లేబుల్‌లను నిర్వచించండి
columns = ['Sensor_A', 'Sensor_B', 'Sensor_C', 'Sensor_D']
index = pd.to_datetime(['2023-10-27 10:00', '2023-10-27 10:01', '2023-10-27 10:02', '2023-10-27 10:03', '2023-10-27 10:04'])
# డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_from_numpy = pd.DataFrame(data=data_np, index=index, columns=columns)
print(df_from_numpy)
అవుట్‌పుట్ (మీ యాదృచ్ఛిక సంఖ్యలు మారుతూ ఉంటాయి):
Sensor_A Sensor_B Sensor_C Sensor_D
2023-10-27 10:00:00 0.123456 0.987654 0.555555 0.111111
2023-10-27 10:01:00 0.234567 0.876543 0.666666 0.222222
2023-10-27 10:02:00 0.345678 0.765432 0.777777 0.333333
2023-10-27 10:03:00 0.456789 0.654321 0.888888 0.444444
2023-10-27 10:04:00 0.567890 0.543210 0.999999 0.555555
ఈ ఉదాహరణలో, మేము శక్తివంతమైన ఫీచర్‌ను కూడా పరిచయం చేసాము: టైమ్-సిరీస్ డేటా కోసం DatetimeIndexని ఉపయోగించడం, ఇది పాండాస్‌లో సమయం-ఆధారిత విశ్లేషణ సామర్థ్యాల విస్తారమైన శ్రేణిని అన్‌లాక్ చేస్తుంది.
కీ టేకావే: సజాతీయ సంఖ్యా డేటా నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించడానికి ఇది చాలా మెమరీ-సమర్థవంతమైన పద్ధతి. NumPy, Scikit-learn లేదా TensorFlow వంటి లైబ్రరీలతో ఇంటర్‌ఫేసింగ్ చేస్తున్నప్పుడు ఇది ప్రామాణిక ఎంపిక.
4. జాబితాల జాబితా నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తోంది
ఈ పద్ధతి సంభావితంగా NumPy శ్రేణి నుండి సృష్టించడానికి సమానంగా ఉంటుంది, కానీ ప్రామాణిక పైథాన్ జాబితాలను ఉపయోగిస్తుంది. నెస్ట్ చేసిన జాబితా ఫార్మాట్‌లో నిల్వ చేయబడిన టేబులర్ డేటాను మార్చడానికి ఇది సూటిగా ఉండే మార్గం.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది: మీరు జాబితాను అందిస్తారు, ఇక్కడ ప్రతి అంతర్గత జాబితా డేటా యొక్క వరుసను సూచిస్తుంది. NumPy శ్రేణులతో వలె, స్పష్టత కోసం columns పరామితి ద్వారా నిలువు వరుస పేర్లను పేర్కొనడం చాలా సిఫార్సు చేయబడింది.
ఉదాహరణ:
# వరుసల జాబితాగా డేటా
product_data = [
['P001', 'Laptop', 1200.00, 'Electronics'],
['P002', 'Mouse', 25.50, 'Electronics'],
['P003', 'Desk Chair', 150.75, 'Furniture'],
['P004', 'Keyboard', 75.00, 'Electronics']
]
# నిలువు వరుస పేర్లను నిర్వచించండి
column_names = ['ProductID', 'ProductName', 'Price_USD', 'Category']
# డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_from_list_of_lists = pd.DataFrame(product_data, columns=column_names)
print(df_from_list_of_lists)
అవుట్‌పుట్:
ProductID ProductName Price_USD Category 0 P001 Laptop 1200.00 Electronics 1 P002 Mouse 25.50 Electronics 2 P003 Desk Chair 150.75 Furniture 3 P004 Keyboard 75.00 Electronics
కీ టేకావే: హెడర్‌లు లేని ఫైల్ ఫార్మాట్ నుండి చదివేటప్పుడు మీ డేటా ఇప్పటికే వరుసల జాబితాగా నిర్మాణాత్మకంగా ఉన్నప్పుడు ఇది ఒక సాధారణ మరియు ప్రభావవంతమైన పద్ధతి.
అధునాతన ప్రారంభం: మీ డేటాఫ్రేమ్‌ను అనుకూలీకరించడం
ముడి డేటాను అందించడంతో పాటు, pd.DataFrame() కన్స్ట్రక్టర్ దాని సృష్టి క్షణం నుండి మీ కొత్త డేటాఫ్రేమ్ యొక్క నిర్మాణం మరియు లక్షణాలను నియంత్రించడానికి అనేక పారామితులను అందిస్తుంది.
సూచికను పేర్కొనడం
మేము ఇప్పటికే చర్యలో ఉన్న `index` పరామితిని చూశాము. సూచిక అనేది డేటాఫ్రేమ్ యొక్క కీలకమైన భాగం, ఇది శీఘ్ర లుకప్‌లు, డేటా సమలేఖనం మరియు మరిన్నింటి కోసం ఉపయోగించే వరుసల కోసం లేబుల్‌లను అందిస్తుంది. పాండాస్ డిఫాల్ట్ సంఖ్యా సూచికను (0, 1, 2, ...) అందిస్తున్నప్పటికీ, అర్థవంతమైన సూచికను సెట్ చేయడం మీ డేటాతో పని చేయడం చాలా సులభతరం చేస్తుంది.
ఉదాహరణ: జాబితాల ఉదాహరణ యొక్క మా డిక్షనరీని మళ్లీ ఉపయోగిద్దాం, అయితే సృష్టిపై `City` నిలువు వరుసను సూచికగా సెట్ చేద్దాం.
city_data = {
'Country': ['Japan', 'India', 'China', 'Brazil', 'India'],
'Population_Millions': [37.3, 32.0, 28.5, 22.4, 20.9],
'Is_Coastal': [True, False, True, False, True]
}
city_names = ['Tokyo', 'Delhi', 'Shanghai', 'São Paulo', 'Mumbai']
# కస్టమ్ సూచికతో డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_with_index = pd.DataFrame(city_data, index=city_names)
print(df_with_index)
అవుట్‌పుట్:
Country Population_Millions Is_Coastal
Tokyo Japan 37.3 True
Delhi India 32.0 False
Shanghai China 28.5 True
São Paulo Brazil 22.4 False
Mumbai India 20.9 True
ఇప్పుడు, మీరు ఈ అర్థవంతమైన లేబుల్‌లను ఉపయోగించి వరుస డేటాను యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఉదాహరణకు, df_with_index.loc['Tokyo']తో.
డేటా రకాలను నియంత్రించడం (`dtype`)
పాండాస్ డేటా రకాలను (ఉదా., సంఖ్యలు, వచనం మరియు బూలియన్‌లను గుర్తించడం) ఊహించడంలో చాలా మంచిది. అయినప్పటికీ, కొన్నిసార్లు మీరు మెమరీ సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి లేదా నిర్దిష్ట కార్యకలాపాలను ప్రారంభించడానికి నిలువు వరుస కోసం నిర్దిష్ట డేటా రకాన్ని అమలు చేయాలి. `dtype` పరామితి మీకు ఈ నియంత్రణను ఇస్తుంది.
ఉదాహరణ: మనకు సంఖ్యల వలె కనిపించే ఉత్పత్తి IDలు ఉన్నాయని ఊహించుకోండి, కానీ వాటిని వచనంగా (స్ట్రింగ్‌లుగా) పరిగణించాలి.
data = {
'ProductID': [101, 102, 103],
'Stock': [50, 75, 0]
}
# 'ProductID' కోసం dtypeని పేర్కొంటూ డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
df_types = pd.DataFrame(data, dtype={'ProductID': str, 'Stock': 'int32'})
print(df_types.dtypes)
అవుట్‌పుట్:
ProductID object Stock int32 dtype: object
పాండాస్‌లోని `str` `object`గా సూచించబడుతుందని గమనించండి. `dtype`ని స్పష్టంగా సెట్ చేయడం ద్వారా, మేము పాండాస్ `ProductID`ని సంఖ్యగా పరిగణించకుండా నిరోధిస్తాము, ఇది భవిష్యత్తులో తప్పు లెక్కలకు లేదా క్రమబద్ధీకరణ సమస్యలకు దారితీయవచ్చు. డిఫాల్ట్ `int64`కి బదులుగా `int32` వంటి మరింత నిర్దిష్ట పూర్ణాంక రకాలను ఉపయోగించడం వలన పెద్ద డేటాసెట్‌లతో గణనీయమైన మెమరీని కూడా ఆదా చేయవచ్చు.
ఆచరణాత్మక దృశ్యాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు
సరైన సృష్టి పద్ధతిని ఎంచుకోవడం మీ డేటా యొక్క అసలు ఫార్మాట్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇక్కడ ఒక సాధారణ నిర్ణయ మార్గదర్శకం ఉంది:
- మీ డేటా నిలువు వరుసలలో ఉందా (ఉదా., ప్రతి ఫీచర్‌కు ఒక జాబితా)? జాబితాల డిక్షనరీని ఉపయోగించండి. ఇది సహజంగా సరిపోతుంది.
- మీ డేటా రికార్డ్‌ల శ్రేణినా (ఉదా., JSON API నుండి)? డిక్షనరీల జాబితాను ఉపయోగించండి. ఇది రికార్డ్‌లలో తప్పిపోయిన లేదా అదనపు ఫీల్డ్‌లను నిర్వహించడంలో రాణిస్తుంది.
- మీ డేటా సంఖ్యాపరంగా మరియు గ్రిడ్‌లో ఉందా (ఉదా., సైంటిఫిక్ లెక్కింపు నుండి)? NumPy శ్రేణిని ఉపయోగించండి. ఈ వినియోగ సందర్భానికి ఇది చాలా పనితీరు గల ఎంపిక.
- మీ డేటా హెడర్‌లు లేకుండా సాధారణ వరుస-వరుస పట్టిక ఆకృతిలో ఉందా? జాబితాల జాబితాను ఉపయోగించండి మరియు నిలువు వరుస పేర్లను విడిగా అందించండి.
నివారించాల్సిన సాధారణ లోపాలు
- జాబితాల డిక్షనరీలో అసమాన పొడవులు: ఇది ఒక సాధారణ లోపం. జాబితాల డిక్షనరీ నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తున్నప్పుడు, ప్రతి జాబితాలో ఖచ్చితంగా ఒకే సంఖ్యలో మూలకాలు ఉండాలి. కాకపోతే, పాండాస్ `ValueError`ని పెంచుతుంది. సృష్టించే ముందు మీ నిలువు వరుస డేటా సమాన పొడవు కలిగి ఉందని ఎల్లప్పుడూ నిర్ధారించుకోండి.
- సూచికను విస్మరించడం: డిఫాల్ట్ 0-ఆధారిత సూచికపై ఆధారపడటం అనేక సందర్భాల్లో మంచిది, కానీ మీ డేటాకు సహజమైన ఐడెంటిఫైయర్ ఉంటే (ఉత్పత్తి ID, వినియోగదారు ID లేదా నిర్దిష్ట టైమ్‌స్టాంప్ వంటివి), ప్రారంభం నుండి దానిని సూచికగా సెట్ చేయడం తర్వాత మీ కోడ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
- డేటా రకాలను మరచిపోవడం: పాండాస్ రకాలను ఊహించడానికి అనుమతించడం చాలాసార్లు పని చేస్తుంది, కానీ పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం లేదా మిశ్రమ రకాలు కలిగిన నిలువు వరుసల కోసం, పనితీరు దెబ్బతినవచ్చు. మెమరీని ఆదా చేయడానికి మరియు లోపాలను నివారించడానికి వర్గాలుగా, స్ట్రింగ్‌లుగా లేదా నిర్దిష్ట సంఖ్యా రకాలుగా పరిగణించవలసిన నిలువు వరుసల కోసం `dtype`ని సెట్ చేయడం గురించి చురుకుగా ఉండండి.
ప్రారంభానికి మించి: ఫైల్‌ల నుండి డేటాఫ్రేమ్‌లను సృష్టిస్తోంది
ఈ గైడ్ ఇన్-మెమరీ పైథాన్ వస్తువుల నుండి డేటాఫ్రేమ్‌లను సృష్టించడంపై దృష్టి సారించినప్పటికీ, చాలా నిజ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో, మీ డేటా బాహ్య ఫైల్ నుండి వస్తుందని తెలుసుకోవడం చాలా అవసరం. పాండాస్ ఈ ప్రయోజనం కోసం అధికంగా ఆప్టిమైజ్ చేసిన రీడర్ ఫంక్షన్‌ల సూట్‌ను అందిస్తుంది, వీటితో సహా:
pd.read_csv(): కామాతో వేరు చేయబడిన విలువ ఫైల్‌ల కోసం, డేటా దిగుమతి యొక్క వర్క్‌హార్స్.pd.read_excel(): మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్ స్ప్రెడ్‌షీట్‌ల నుండి డేటాను చదవడానికి.pd.read_json(): JSON ఫైల్‌లు లేదా స్ట్రింగ్‌ల నుండి డేటాను చదవడానికి.pd.read_sql(): డేటాబేస్ ప్రశ్న ఫలితాలను నేరుగా డేటాఫ్రేమ్‌లోకి చదవడానికి.pd.read_parquet(): సమర్థవంతమైన, నిలువు వరుస-ఆధారిత పార్కెట్ ఫైల్ ఫార్మాట్ నుండి చదవడానికి.
ఈ ఫంక్షన్‌లు మీ పాండాస్ ప్రయాణంలో తదుపరి తార్కిక దశ. వాటిని నేర్చుకోవడం వలన ఏదైనా మూలం నుండి డేటాను శక్తివంతమైన డేటాఫ్రేమ్ నిర్మాణంలోకి తీసుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ముగింపు: డేటా నైపుణ్యం కోసం మీ ఫౌండేషన్
పైథాన్‌లో ఏదైనా తీవ్రమైన డేటా పని కోసం పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ కేంద్ర డేటా నిర్మాణం. మనం చూసినట్లుగా, ఈ నిర్మాణాలను విస్తృత రకాల ఫార్మాట్‌ల నుండి ప్రారంభించడానికి పాండాస్ ఫ్లెక్సిబుల్ మరియు సహజమైన సాధనాల సమితిని అందిస్తుంది. డిక్షనరీలు, జాబితాలు మరియు NumPy శ్రేణుల నుండి డేటాఫ్రేమ్‌ను ఎలా సృష్టించాలో అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు మీ డేటా విశ్లేషణ ప్రాజెక్ట్‌లకు దృఢమైన పునాదిని నిర్మించారు.
మీ డేటా యొక్క అసలు నిర్మాణానికి బాగా సరిపోయే పద్ధతిని ఎంచుకోవడం కీలకం. ఇది మీ కోడ్‌ను శుభ్రంగా మరియు మరింత స్పష్టంగా చేయడమే కాకుండా, మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. ఇక్కడ నుండి, మీరు డేటా శుభ్రపరచడం, అన్వేషణ, మార్పిడి మరియు విజువలైజేషన్ యొక్క ఉత్తేజకరమైన పనులకు వెళ్లడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారు. హ్యాపీ కోడింగ్!