再現可能なコード例のために複雑なデータフレームを簡単に共有するにはどうすればよいですか?

df.to_dict() を使用したデータ サンプルの簡単な共有

良い質問に関する明確なガイドラインと再現可能なデータ サンプルが含まれているにもかかわらず、多くのユーザーは分析に必要な十分なデータの提供を怠ることがよくあります。この記事では、乱数よりも複雑なサンプル データフレームを共有する実用的な方法として df.to_dict() 関数の使用について説明します。

ケース 1: ローカル ソースからのデータフレーム

ローカル ソースから取得したデータフレームの場合、このアプローチは次のようになります。簡単:

1. df.to_dict() を実行して、データフレームの辞書表現を生成します。
2. 辞書構造を含む出力をコピーします。
3. 内容を貼り付けますコード内の pd.DataFrame(
   ) にsnippet.

ケース 2: 他のアプリケーションのテーブル

テーブルが Excel などのアプリケーション内にある場合は、次の手順を使用できます:

1. テーブルの内容をコピーします。
2. 実行df=pd.read_clipboard(sep='s ') は内容をデータフレームに読み取ります。' ' は任意のスペースを意味します。
3. df.to_dict() を実行し、結果を df=pd.DataFrame に含めます。 (
   ).

大きいサイズの処理データフレーム

大きなデータフレームの場合は、次のアプローチを検討してください。

• 最初の 20 行のみを含めるには、df.head(20).to_dict() を使用します。
• df.to_dict('split') を使用して出力を再整形し、より少ない数で読みやすくします。 Lines.

Iris データセットを使用した例

plotly Express で利用できることで知られる iris データセットについて考えてみましょう。

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = px.data.iris().head(10)
sample = df.to_dict('split')

Thisインデックス、列、データ キーを含むディクショナリを生成し、データフレームを簡単に再作成できるようにします。 using:

df = pd.DataFrame(index=sample['index'], columns=sample['columns'], data=sample['data'])

Edit

df.to_dict() は必要なインポート (例: from pandas import Timestamp) を明示的に含めないとタイムスタンプを読み取ることができないことに注意してください。 🎜>

以上が再現可能なコード例のために複雑なデータフレームを簡単に共有するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。