Як створити таблицю зі списку? [Дубль]

8 Березня 2024 в 22:09 109

У багатьох аспектах роботи з даними одним з ключових етапів є перетворення та агрегація інформації з одного формату в інший. Один із поширених підходів — це створення таблиць або перетворення даних зі списку в табличну форму. У цій статті ми розглянемо, як зробити це з використанням мови програмування Python та бібліотеки pandas, а також дослідимо деякі особливості роботи з півтаблицями.

Проблема створення таблиць часто виникає при аналізі та обробці даних, особливо в сферах науки про дані, фінансів, маркетингу тощо. Наприклад, ми можемо мати список даних, де кожен рядок представляє окремий запис, а колонки визначають різні характеристики цього запису. Однак, для аналізу або візуалізації цих даних нам часто потрібно перетворити їх у формат таблиці, де рядки та стовпці відповідають певним категоріям чи агрегованим значенням.

Одним із інструментів, які надаються мовою програмування Python для цієї задачі, є бібліотека pandas. Pandas — це потужний інструмент для роботи з даними, який надає зручні засоби для обробки та аналізу даних, включаючи можливість створення та маніпулювання таблицями.

У багатьох випадках, коли ми працюємо з даними, нам потрібно провести півтування (pivot) — це перетворення даних з довгого формату в широкий, або зі списку в таблицю. Також, ми можемо хотіти агрегувати дані в цих таблицях, використовуючи різні функції агрегації, такі як середнє значення, сума тощо.

Для початку розглянемо конкретну задачу: створення таблиці зі списку за допомогою бібліотеки pandas. Для цього ми будемо використовувати мову програмування Python, оскільки pandas побудована на цій мові та є однією з найпоширеніших бібліотек для обробки даних в Python.

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.core.defchararray import add  
np.random.seed([3,1415]) 
n = 20  
cols = np.array(['key', 'row', 'item', 'col']) 
arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 4)) // [2, 1, 2, 1]).astype(str)  
df = pd.DataFrame( add(cols, arr1), columns=cols ).join( pd.DataFrame(np.random.rand(n, 2).round(2)).add_prefix('val') ) 
print(df)

import numpy as np

import pandas as pd

from numpy.core.defchararray import add

np.random.seed([3,1415])

n = 20

cols = np.array(['key', 'row', 'item', 'col'])

arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 4)) // [2, 1, 2, 1]).astype(str)

df = pd.DataFrame( add(cols, arr1), columns=cols ).join( pd.DataFrame(np.random.rand(n, 2).round(2)).add_prefix('val') )

print(df)

У цьому коді ми використали функціонал бібліотеки numpy для створення випадкових даних та бібліотеки pandas для створення DataFrame, що є основною структурою даних для роботи з табличними даними. Потім ми вивели цей DataFrame на екран, щоб побачити його вміст.

Далі, в процесі аналізу даних, ми можемо стикнутися з такими питаннями:

Чому я отримую помилку ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape?
Як півтувати DataFrame так, щоб значення стовпців стали новими стовпцями, значення рядків стали індексами, а значення валю такі як середнє, сума тощо?
Як зробити так, щоб відсутні значення в таблиці замінилися на 0?
Чи можна використовувати інші функції агрегації, крім середнього значення?
Чи можна провести більше однієї агрегації одночасно?
Чи можна агрегувати дані з кількох стовпців?
Чи можна підгрупувати дані за кількома колонками одночасно?
Чи можна агрегувати частоту входження комбінацій стовпців та рядків?
Як конвертувати DataFrame з довгого формату в широкий, півтаблиці, з використанням лише двох стовпців?
Як зробити однорівневий індекс після півтаблиці?

Ці питання допоможуть вам краще зрозуміти особливості роботи з півтуванням даних та агрегацією в бібліотеці pandas. Робота з таблицями та півтуванням є важливими навичками для аналізу даних та вирішення різних завдань в області науки про дані, фінансів, маркетингу та багатьох інших галузях, де обробка та аналіз даних важливі для прийняття рішень.