Pandas dataaframe vedlegg

Pandas er den spesielle, analysebaserte pakken med Python spesielt brukt til å evaluere og smugle python-data. Det kommer med "DataFrame ()" -funksjonen som har vært populær for å justere Python -dataene i rader og kolonner, i.e. matriseform. Som navnet antyder, brukes "vedlegg ()" -funksjonen for å legge til noe på en eller annen strukturs slutt. Derfor kan vi si at pandaer vedlegg () -funksjonen må brukes til å legge til data fra en dataramme til slutten av en annen dataramme. Dermed vil vi implementere noen Python -eksempler i Spyder 3 for å se arbeidet med Pandas Dataframe.Legg til () Funksjon i Windows 10. La oss begynne.

Eksempel 01:

La oss starte med det første eksemplet for å se hvordan Python -datarammer kan initialiseres med pandaer. Innenfor Spyder 3 Python -verktøyet har vi importert Panda -pakken med "import" nøkkelordet som "PD" -objekt. Dette vil bli brukt til å initialisere datarammen i koden. Så vi har lagt til en ny variabel D1, som får den nye Pandas -datarammen via "PD" -objektet som bruker "DataFrame ()" -funksjonen. DataFrame () -funksjonen er her for å lage en tabellformdataramme mens du legger til to lister på 2*2, i.e. rader i kolonner. Kolonnene er kalt 1 og 2 ved hjelp av listestrukturen på dem. Indeksene for rader er blitt erklært som 1 og 2. Utskriftserklæringen er her for å skrive ut datarammen “D1” på konsollen.

Etter den første opprettelsen av datarammen har vi også opprettet en annen dataramme med samme metode. Den eneste endringen er her innenfor verdilistene, i.e. forskjellige verdier. Utskriftsuttalelsen viser den andre datarammen D2 på konsollen. Nå forteller den nest siste utskriftserklæringen at vi vil vise vedleggsdatarammen. Så den andre datarammen D2 har blitt lagt ved den siste av den første datarammen, D2 ved hjelp av append () -funksjonen. Utskriftsuttalelsen viser den vedlagte datarammen.

Importer pandaer som PD
d1 = pd.DataFrame ([['A', 'B'], ['D', 'E']], Columns = List ('12 '), Index = [' 1 ',' 2 '])
Print ("DataFrame 1 ...")
Print (D1)
d2 = pd.DataFrame ([['C', 'F'], ['G', 'H']], Columns = List ('12 '), Index = [' 1 ',' 2 '])
Print ("DataFrame 2 ...")
Print (D2)
trykk ("vedlagte DataFrame ...")
trykk (D1.vedlegg (D2))

Etter at koden er fullført, er det på tide å utføre denne Python -koden for å se resultatene. Benytt deg av Spyder 3 Run -knappen fra oppgavelinjen og fortsett. Til gjengjeld har vi fått utdataene nedenfor. Det viser den første og andre datarammer separat. Etter det har den andre datarammen lagt til den første datarammen blitt vist i utgangen.

Eksempel 02:

La oss ta en titt på et annet eksempel for å bruke append () -funksjonen for å bli med i to datarammer til panda. Denne gangen har vi brukt ordbøker for å lage datarammer. Så vi har startet programmet for å importere Pandas -pakken som “PD”. To datarammer, D1 og D2, er opprettet og initialisert ved bruk av Pandas's DataFrame () -funksjon med objektet “PD”. Vi har initialisert et bibliotek i begge datarammene som har to nøkkelparverdier. Nøkkelen er noe alfabet eller karakter og samme i begge datarammer “x” og “y”. Mens paret av tastene “X” og “Y” er to lister med helt forskjellige verdier i hver for begge datarammer. De to første utskriftsuttalelsene er her for å vise datarammer D1 og D2 separat med en linjepause med “\ n”. Mens den siste utskriftserklæringen bruker append () -funksjonen i den for å bli med i den andre datarammen D2 med den første datarammen D1 og vise den på skallet som en.

Importer pandaer som PD
d1 = pd.DataFrame ("x": [1, 3, 5], "y": [2, 4, 6]) #bruksordbok
d2 = pd.DataFrame ("x": [7, 9, 11], "y": [8, 10, 12]) #bruksordbok
Print (D1, "\ n")
Print (D2, "\ n")
trykk (D1.vedlegg (D2))

Etter å ha kjørt denne koden, har vi fått datarammene som vises separat og deretter i fellesskap.

Eksempel 03:

La oss se på vårt siste eksempel på å bruke Pandas dataramme med append () -funksjon for å bli med dem i en. Denne gangen har vi startet koden vår ved å opprette to -typer ordbøker, DIC1 og DIC2, etter å ha importert Pandas pakke som objekt “PD”. Både ordbøkene DIC1 og DIC2 har 3 nøkkelparverdier. Tastene er av strengtyper, mens de to første verdiene er lister fra strengetypen, og den siste nøkkelverdien er Heltallstypelister. DIC1 og DIC2 er konvertert til en Pandas -dataramme ved å kalle DataFrame -funksjonen med Pandas -objektet “PD”. Datarammene lagres til D1 og D2. Nå brukes vedlegg () -funksjonen til å bli med D1 med D1 og lagret i variabelen D3. D3 -felles datarammen skrives ut med utskrift () -funksjonen.

Importer pandaer som PD
dic1 =
'Navn': ['John', 'William', 'Laila'],
'Fname': ['Jack', 'Worth', 'Sky'],
'Alder': [36, 50, 25]

dic2 =
'Navn': ['Elizebath', 'Diana', 'Marshal'],
'Fname': ['Patinson', 'Penty', "],
'Alder': [56, 25, 29]

d1 = pd.DataFrame (DIC1)
d2 = pd.DataFrame (DIC2)
D3 = D1.vedlegg (D2)
print ("\ nthe vedlagte DataFrame: \ n", d3)

Datarammene er lagt ved og vist i henhold til utdataene.

Konklusjon:

Denne artikkelen har dekket bruken av Pandas DataFrame () og vedlegg () -funksjonen i Python mens du bruker Spyder 3 -verktøyet. Vi har benyttet lister og ordbøker for heltall, tegn og strengtyper for å lage datarammer og deretter legge dem sammen. Vi håper denne opplæringen viser seg nyttig mens du bruker Spyder 3 eller noe annet Python -verktøy.