Danfo js — Alternatif kepada Panda

JavaScript telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling serba boleh dan dengan perpustakaan seperti Danfo.js, ia lebih berkuasa untuk tugasan sains data. Jika anda baharu dalam manipulasi data dalam JavaScript, panduan ini akan memperkenalkan anda kepada Danfo.js dan membantu anda mula mengendalikan data dengan cekap.

Apakah Danfo.js?

Danfo.js ialah perpustakaan berkuasa yang dibina di atas JavaScript yang membolehkan pengguna melakukan manipulasi dan analisis data, sama seperti yang dilakukan oleh perpustakaan Pandas Python. Ia direka bentuk untuk berfungsi dengan DataFrames dan Series, iaitu dua struktur data utama yang membolehkan anda mengurus data dalam format jadual. Jika anda pernah menggunakan hamparan atau pangkalan data sebelum ini, anda akan mendapati konsep ini biasa.

Mengapa Danfo.js?

JavaScript untuk Sains Data: Jika anda sudah biasa dengan JavaScript tetapi ingin menyelami manipulasi data, Danfo.js ialah alat yang sangat baik. Ia menggabungkan kuasa JavaScript dengan fleksibiliti analisis data.
Mudah untuk Belajar: Jika anda seorang pemula, Danfo.js mudah untuk diambil, terutamanya jika anda selesa dengan JavaScript. Ia membolehkan anda menjalankan tugas seperti menapis, mengumpulkan dan mengubah data dengan mudah.
Integrasi dengan Apl Web: Danfo.js membolehkan anda bekerja dengan lancar dengan data dalam apl web. Anda boleh mengambil data daripada API atau mengendalikan set data setempat secara terus dalam penyemak imbas anda.

Memasang Danfo.js

Untuk bermula dengan Danfo.js, anda perlu memasangnya. Anda boleh memasang Danfo.js menggunakan npm (Pengurus Pakej Node) dalam direktori projek anda.

npm install danfojs-node

Untuk bekerja dalam penyemak imbas, anda boleh memasukkan Danfo.js daripada CDN:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>

Bekerja dengan DataFrames

DataFrame ialah struktur data jadual dua dimensi, boleh ubah saiz dan berpotensi heterogen. Ia serupa dengan jadual dalam pangkalan data atau helaian Excel.

Berikut ialah contoh asas mencipta DataFrame dalam Danfo.js:

const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();

Ini akan mengeluarkan:

Name  Age  Country
0  Alice   25      USA
1    Bob   30       UK
2 Charlie   35   Canada

Operasi Biasa dalam Danfo.js

Berikut ialah beberapa tugas manipulasi data paling biasa yang akan anda lakukan menggunakan Danfo.js:

1. Memilih Lajur

Anda boleh memilih lajur tertentu daripada DataFrame seperti ini:

const ageColumn = df["Age"];
ageColumn.print();

2. Menapis Baris

Untuk menapis baris berdasarkan syarat:

const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30
adults.print();

3. Menambah Lajur Baharu

Anda boleh menambah lajur baharu dengan mudah berdasarkan lajur sedia ada:

df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();

4. Mengendalikan Data yang Hilang

Danfo.js menyediakan pelbagai fungsi untuk mengendalikan nilai yang hilang:

npm install danfojs-node

Bekerja dengan Siri

Siri dalam Danfo.js ialah objek seperti tatasusunan satu dimensi. Ia boleh dianggap sebagai satu lajur DataFrame.

Berikut ialah cara anda boleh mencipta dan memanipulasi Siri:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>

Anda juga boleh melakukan operasi pada Siri:

const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();

Visualisasi Data

Walaupun Danfo.js sendiri tidak memfokuskan pada visualisasi, anda boleh menyepadukannya dengan mudah dengan perpustakaan seperti Plotly atau Chart.js untuk menggambarkan data anda. Selepas memproses data anda dalam Danfo.js, anda boleh menghantarnya ke perpustakaan visualisasi untuk menjana carta dan graf.

Jenis visualisasi bergantung pada jenis data dan mesej yang ingin anda sampaikan. Di bawah ialah beberapa visualisasi biasa untuk jenis data yang berbeza:

Carta Bar

Kes penggunaan: Membandingkan kategori atau kumpulan yang berbeza.
Bila hendak digunakan: Apabila anda mempunyai data kategori dan anda ingin membandingkan nilai merentas kategori yang berbeza.

Name  Age  Country
0  Alice   25      USA
1    Bob   30       UK
2 Charlie   35   Canada

Carta Garisan

Kes penggunaan: Menggambarkan arah aliran dari semasa ke semasa atau data berterusan.
Bila hendak digunakan: Untuk menunjukkan cara nilai berubah dari semasa ke semasa (data siri masa) atau data berterusan.

const ageColumn = df["Age"];
ageColumn.print();

Carta Pai

Kes penggunaan: Menunjukkan perkadaran keseluruhan.

Bila hendak digunakan: Apabila anda ingin menunjukkan cara bahagian membentuk keseluruhan atau untuk membandingkan perkadaran relatif bagi kategori.

const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30
adults.print();

Petak Taburan

**Kes penggunaan: **Menunjukkan hubungan antara dua pembolehubah berterusan.
Bila hendak digunakan: Untuk menggambarkan korelasi atau hubungan antara dua pembolehubah berangka.

df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();

Peta haba

Kes penggunaan: Memvisualisasikan data matriks atau keamatan nilai merentas dua dimensi.
**Bila hendak digunakan: **Untuk menunjukkan corak dalam data yang berubah dalam keamatan, seperti matriks korelasi atau peta haba geografi.

df.fillna(0, {inplace: true}); // Replace NaN values with 0

Plot Kotak

Kes penggunaan: Memahami pengedaran set data.
Bila hendak digunakan: Apabila anda ingin memvisualisasikan taburan data, termasuk median, kuartil dan potensi outlier.

const ageSeries = new dfd.Series([25, 30, 35]);
ageSeries.print();

Secara keseluruhannya, danfo.js ialah perpustakaan berkuasa yang membawa keupayaan manipulasi dan analisis data kepada JavaScript, menjadikannya pilihan ideal untuk mereka yang sudah biasa dengan JavaScript dan ingin menyelami tugas sains data.

Atas ialah kandungan terperinci Danfo js — Alternatif kepada Panda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!