Now that we know a little bit about manipulating data,
why don't we talk about how we'll store and reference it using Pandas.
Data in Pandas is often contained in a structure called a data frame.
A data frame is a two dimensional labeled data structure with columns which can
be different types if necessary.
For example, types like string, int, float, or Boolean.
You can think of a data frame as being similar to an Excel spreadsheet.
We'll talk about making data frames in a second.
For now, here's what an example data frame might look like,
using data describing passengers on the Titanic and whether or
not they survived the Titanic's tragic collision with an iceberg.
You'll be using this very data set for project number one.
Note that there are numerous different columns.
Name, age, fare, and survived.
And that these columns all have different data types.
Age is all integers.
Survived is all Boolean, et cetera.
There are also some not a number entries.
This is what happens when we don't specify a value.
How would we go about making this data frame.
First, I'll create a Python dictionary called d where each key is the name of
one of my columns and the corresponding value is a Python series where I
first pass in an array with the values for the actual data frame and
then an array of indexes where I want those values to go.
And notice that in the case of fare where there is a not a number value, I only
provide three actual values, but then I provide the three corresponding indices.
Once I've created this dictionary, I can pass it as an argument to
the DataFrame function to create my actual data frame.
Here I'll call that data frame df.
You'll see that the data frame we've printed here matches the one that we had on
the tablet earlier in this lesson.
والآن، بعد أن تعرفنا قليلاً على معالجة البيانات،
فلنتحدث عن كيفية تخزين البيانات والرجوع إليها باستخدام Pandas.
غالبًا ما يتم تضمين البيانات في Pandas داخل بنية تُسمى إطار البيانات.
إطار البيانات هو بنية بيانات ثنائية الأبعاد معنونة ولها أعمدة
قد تكون مختلفة في النوع حسب الضرورة.
على سبيل المثال، يمكن أن يكون النوع string أو int أو float أوBoolean.
يمكنكم اعتبار إطار البيانات مشابهًا لجدول بيانات Excel.
سنتحدث بعد قليل عن إنشاء أُطُر البيانات.
وحتى ذلك الحين، هذا مثال لما قد يبدو عليه إطار البيانات،
باستخدام البيانات لوصف الركاب على متن السفينة تيتانيك، وتحديد ما إذا كانوا
قد نجوا أم لا من الحادث المأساوي لاصطدام السفينة تيتانيك بجبل جليدي.
ستستخدمون مجموعة البيانات هذه بعينها في المشروع رقم واحد.
لاحظوا وجود عدة أعمدة مختلفة.
وهي Name، وage، وfare، و?survived.
كل هذه الأعمدة بها أنواع بيانات مختلفة.
يحتوي العمود Age بالكامل على أرقام صحيحة.
ويحتوي العمود Survived بالكامل على قيم بوليانية، وهكذا.
كما توجد أيضًا إدخالات غير رقمية.
وهذا ما يحدث عندما لا نحدد قيمة.
ما النهج الذي سنتبعه عند إعداد إطار البيانات هذا؟
أولاً، سأنشئ قاموس Python بالاسم d، حيث يمثل كل مفتاح فيه اسم
أحد الأعمدة، وستمثل القيمة المقابلة له سلسلة Python حيث سأقوم
أولاً بتمرير صفيف يتضمن قيم إطار البيانات الفعلي، ثم
أمرر صفيفًا من الفهارس حيث أريد أن تذهب تلك قيم.
لاحظ أنه في الحالة الخاصة بالعمود fare حيث توجد قيمة غير رقمية، سأقوم فقط
بإضافة ثلاث قيم فعلية، وتبعًا لذلك سأقوم بإضافة الفهارس الثلاثة المقابلة لها.
بمجرد أن أكون قد أنشأت هذا القاموس، سأتمكن من تمريره كوسيطة
داخل دالة DataFrame لإنشاء إطار البيانات الفعلي الذي أريده.
هنا سأسمي إطار البيانات هذا df.
وسترون أن إطار البيانات الذي قمنا بإدخاله هنا يطابق الإطار
الذي كان لدينا على الجهاز اللوحي سابقًا في هذا الدرس.
データの操作方法が少し分かってきたところで
pandasを使った データの保存と検索の方法を見てみましょう
pandasのデータは大抵 データフレームに保存されます
データフレームは二次元のラベル付き構造で それを構成する列は
必要に応じて型を変更できます
例えば文字列型や整数型
浮動小数点数型、ブール型などです
データフレームは エクセルのスプレッドシートに似ています
作り方にも少し触れておきましょう
ここにデータフレームの例があります
タイタニック号の乗客に関するデータと
衝突事故で生き残れたかどうかについて 書かれています
このデータセットはまた後ほど使います
複数の列があることに注目してください
名前、年齢、運賃、生存状況です
各列は異なるデータ型を持っています
例えば年齢は整数型、生存状況はブール型です
非数NaNもあります
これは正常な値を 特定できなかったことを意味します
ではデータフレームを作ってみましょう
まずDというPythonの辞書を作成します 列の名前がキーとなります
各列に対応する値は 次のようなPythonのシリーズになります
最初に実際のデータフレームの値を書き
次にその値をインデックス化した配列を書きます
運賃には数値の入っていないところがあるので
3つだけ実際の値を入れ それに対応するインデックスも入れました
作成した辞書を引数としてデータフレームに渡せば
データフレームを作成することができます
このデータフレームをdfとします
この出力結果は レッスンの最初に見たものと同じになっています
Agora que sabemos um pouco sobre a manipulação de dados,
por que não falamos sobre como vamos armazená-los e fazer referência a eles usando Pandas.
Os dados em Pandas geralmente são contidos em uma estrutura chamada estrutura de dados.
Uma estrutura de dados é uma estrutura de dados bidimensionais rotulados com colunas que podem
ter tipos diferentes, se necessário.
Por exemplo, tipos como string, int, float ou boolean.
Você pode pensar em uma estrutura de dados como uma planilha do Excel.
Falaremos sobre a criação de estruturas de dados em breve.
Por ora, vejamos um exemplo da aparência de uma estrutura de dados,
usando dados que descrevem os passageiros no Titanic
e se eles sobreviveram ou não à colisão com um iceberg.
Você usará esse mesmo conjunto de dados para o projeto número 1.
Observe que há várias colunas diferentes.
Nome, idade, tarifa e se sobreviveu.
E todas estas colunas têm diferentes tipos de dados.
A idade está em inteiros.
A sobrevivência está em boolianos etc.
Há também entradas não numéricas.
Elas são retornadas quando não especificamos um valor.
Como faríamos para criar esta estrutura de dados?
Primeiro, criarei um dicionário Python chamado d, em que cada chave terá o nome
de uma das minhas colunas, e o valor correspondente é uma série Python
em que eu primeiro passo um array com os valores da estrutura de dados real
e, depois, um array de índices para os valores.
E observe que no caso de tarifa, em que há um valor não numérico,
eu só forneço 3 valores reais, mas depois forneço os 3 índices correspondentes.
Assim que criar esse dicionário, poderei passá-lo como um argumento
à função DataFrame para criar minha estrutura de dados real.
Aqui, essa estrutura de dados será chamada df.
Você verá que a estrutura de dados exibida aqui corresponde àquela
no quadro que vimos anteriormente nesta lição.
我们对操纵数据已有所了解
现在了解如何使用 Pandas 存储并引用这些数据
Pandas 中的数据经常包含在名为数据框架(data frame)的结构中
数据框架是已标记的二维数据结构
可让你根据需要选择不同类型的列
类型有字符串、整数、浮点数或布尔值
你可以将数据框架看作 Excel 电子表格
稍后我们会介绍如何创建数据框架
这里有一个数据框架示例
使用数据描述了泰坦尼克号上的乘客
以及他们在泰坦尼克号撞击冰山悲剧中的幸存情况
你要将这个数据集用于 1 号项目
注意 这里有很多不同的列
姓名、年龄、票价和是否幸存
而且这些列的数据类型各不相同
年龄全部是整数
是否幸存全是布尔值等等
另外还有一些非数字 (NaN) 条目
出现这种情况是因为我们没有指定值
这个数据框架是如何创建的呢？
首先 我会创建一个名为 d 的 Python 字典
其中的每个键都是一列的名称 而对应的值则是一个 Python 序列
在这个序列中 首先我会传递包含实际数据框架值的数组
然后传递我希望这些值到达的目标索引数组
注意 如果票价中包含非数字的值
那么我仅会提供三个实际的值 但随后会提供三个对应的索引值
字典创建好后 我会将其作为参数传递至 DataFrame 函数
创建我的实际数据框架
我将这个数据框架称为 df
你会发现 我们在此处呈现的数据框架与
我们在本节课之初在平板电脑上呈现的框架一致