如何轻松共享复杂的数据帧以实现可重现的代码示例？

使用 df.to_dict() 轻松共享数据样本

尽管针对好问题有明确的指导方针并包含可重现的数据样本，但许多用户常常忽略提供足够的数据进行分析。本文探讨了使用 df.to_dict() 函数作为共享比随机数更复杂的样本数据帧的实用方法。

案例 1：来自本地源的数据帧

对于从本地来源获取的数据帧，这种方法很简单：

1. 执行df.to_dict() 生成数据帧的字典表示。
2. 复制输出，包括字典结构。
3. 将内容粘贴到 pd.DataFrame(
   ) 中代码片段。

案例 2：其他表应用程序

如果您的表格位于Excel等应用程序中，您可以使用以下步骤：

1. 复制表格内容。
2. 执行 df =pd.read_clipboard(sep='s ') 将内容读入数据帧，其中 s ' 表示任意space.
3. 运行 df.to_dict() 并将结果包含在 df=pd.DataFrame(
   ) 中。

处理更大的 Dataframe

对于较大的数据框，请考虑以下事项方法：

• 使用 df.head(20).to_dict() 仅包含前 20 行。
• 使用 df.to_dict('split') 重塑输出提高了更少行数的可读性。

使用 Iris 的示例数据集

考虑 iris 数据集，该数据集以在plotly express 中可用而闻名。

import plotly.express as px
import pandas as pd

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

这将生成一个包含索引、列和数据键的字典，可以轻松重新创建数据框的使用：

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

编辑

请注意，df.to_dict() 在没有显式包含必要的导入（例如 from pandas import Timestamp）的情况下无法读取时间戳。

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