Phenquestions
Pandas DataFrame adalah struktur data beranotasi 2D (dua dimensi) di mana data disejajarkan dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom yang berbeda. Untuk pemahaman yang lebih mudah, DataFrame berperilaku seperti spreadsheet yang berisi tiga komponen berbeda: indeks, kolom, dan data. Pandas DataFrames adalah cara paling umum untuk memanfaatkan objek panda.
Pandas DataFrames dapat dibuat menggunakan metode yang berbeda. Artikel ini akan menjelaskan semua metode yang memungkinkan Anda dapat membuat Pandas DataFrame dengan python. Kami telah menjalankan semua contoh di alat pycharm. Mari kita mulai implementasi setiap metode satu per satu.
Sintaks Dasar
Ikuti sintaks berikut saat membuat DataFrames di Pandas python:
pd.DataFrame(Df_data)Contoh:Mari kita jelaskan dengan sebuah contoh. Dalam hal ini, kami telah menyimpan data nama dan persentase siswa dalam variabel 'Data_Siswa'. Selanjutnya, menggunakan pd.DataFrame (), kami telah membuat DataFrames untuk menampilkan hasil siswa.
impor panda sebagai pdData_Siswa =
'Nama':['Samreena', 'Asif', 'Mahwish', 'Raees'],
'Persentase':[90,80,70,85]
hasil = pd.DataFrame(Data_Siswa)
cetak (hasil)
Metode untuk Membuat DataFrames Pandas
Pandas DataFrames dapat dibuat menggunakan berbagai cara yang akan kita bahas di sisa artikel. Kami akan mencetak hasil mata kuliah Mahasiswa dalam bentuk DataFrames. Jadi, dengan menggunakan salah satu metode berikut, Anda dapat membuat DataFrames serupa yang direpresentasikan dalam gambar berikut:
Metode # 01: Membuat Pandas DataFrame dari kamus daftar
Dalam contoh berikut, DataFrames dibuat dari kamus daftar yang terkait dengan hasil kursus siswa. Pertama, impor perpustakaan panda lalu buat kamus daftar. Kunci dict mewakili nama kolom seperti 'Student_Name', 'Course_Title', dan 'IPK'. Daftar mewakili data atau konten kolom. Variabel 'dictionary_lists' berisi data siswa yang selanjutnya ditugaskan ke variabel 'df1'. Menggunakan pernyataan cetak, cetak semua konten DataFrames.
Contoh:
# Impor perpustakaan untuk panda dan numpyimpor panda sebagai pd
# Impor perpustakaan panda
impor panda sebagai pd
# Buat kamus daftar
kamus_daftar =
'Student_Name': ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
'Course_Title': ['SQA','SRE','Dasar-Dasar IT', 'Kecerdasan Buatan'],
'IPK': [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# Buat DataFrame
dframe = pd.DataFrame(daftar_kamus)
cetak (dframe)
Setelah mengeksekusi kode di atas, output berikut akan ditampilkan:
Metode # 02: Buat Pandas DataFrame dari kamus array NumPy
DataFrame dapat dibuat dari dict array/daftar. Untuk tujuan ini, panjangnya harus sama dengan semua narray. Jika beberapa indeks dilewatkan, maka panjang indeks harus sama dengan panjang array. Jika tidak ada satu indeks yang dilewatkan, maka, dalam hal ini, indeks default menjadi rentang (n). Di sini, n mewakili panjang array.
Contoh:
impor numpy sebagai np# Buat array numpy
nparray = np.Himpunan(
[['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'],
['SQA', 'SRE', 'Dasar-Dasar IT', 'Kecerdasan Buatan'],
[3.1, 3.3, 2.8, 4.0]])
# Buat kamus nparray
kamus_of_nparray =
'Nama_Siswa': nparray[0],
'Course_Title': nparray[1],
'IPK': nparray[2]
# Buat DataFrame
dframe = pd.DataFrame(kamus_of_nparray)
cetak (dframe)
Metode # 03: Membuat panda DataFrame menggunakan daftar daftar
Dalam kode berikut, setiap baris mewakili satu baris.
Contoh:
# Impor perpustakaan Pandas pdimpor panda sebagai pd
# Buat daftar daftar
grup_daftar = [
['Samreena', 'SQA', 3.1],
['Raees', 'SRE', 3.3],
['Sara', 'Dasar-Dasar IT', 2.8],
['Sana', 'Kecerdasan Buatan', 4.0]]
# Buat DataFrame
dframe = pd.DataFrame(daftar_grup, kolom = ['Nama_Siswa', 'Judul_Kursus', 'IPK'])
cetak (dframe)
Metode # 04: Membuat panda DataFrame menggunakan daftar kamus
Dalam kode berikut, setiap kamus mewakili satu baris dan kunci yang mewakili nama kolom.
Contoh:
# Impor panda perpustakaanimpor panda sebagai pd
# Buat daftar kamus
dict_daftar = [
'Student_Name': 'Samreena', 'Course_Title': 'SQA', 'IPK': 3.1,
'Student_Name': 'Raees', 'Course_Title': 'SRE', 'IPK': 3.3,
'Student_Name': 'Sara', 'Course_Title': 'Dasar-Dasar IT', 'IPK': 2.8,
'Student_Name': 'Sana', 'Course_Title': 'Artificial Intelligence', 'IPK': 4.0]
# Buat DataFrame
dframe = pd.DataFrame(dict_list)
cetak (dframe)
Metode # 05: Membuat pandas Dataframe dari dict of pandas Series
Kunci dict mewakili nama kolom dan setiap Seri mewakili konten kolom. Pada baris kode berikut, kami telah mengambil tiga jenis seri: Name_series, Course_series, dan IPK_series.
Contoh:
# Impor panda perpustakaanimpor panda sebagai pd
# Buat Seri nama siswa
Nama_seri = pd.Seri(['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana'])
Course_series = pd.Seri(['SQA', 'SRE', 'Dasar-Dasar IT', 'Kecerdasan Buatan'])
IPK_seri = pd.Seri([3.1, 3.3, 2.8, 4.0])
# Buat Kamus Seri
kamus_of_nparray
\
'] = 'Name': Name_series, 'Usia': Course_series, 'Department': IPK_series
# Pembuatan DataFrame
dframe = pd.DataFrame(kamus_of_nparray)
cetak (dframe)
Metode # 06: Buat Pandas DataFrame dengan menggunakan fungsi zip().
Daftar yang berbeda dapat digabungkan melalui fungsi list(zip()). Dalam contoh berikut, pandas DataFrame dibuat dengan memanggil pd.Fungsi DataFrame(). Tiga daftar berbeda dibuat yang digabungkan dalam bentuk tupel.
Contoh:
impor panda sebagai pd# Daftar1
Nama_Siswa = ['Samreena', 'Raees', 'Sara', 'Sana']
# Daftar2
Course_Title = ['SQA', 'SRE', 'IT Basics', 'Artificial Intelligence']
# Daftar3
IPK = [3.1, 3.3, 2.8, 4.0]
# Ambil daftar tupel dari tiga daftar lebih lanjut, gabungkan dengan menggunakan zip().
tupel = daftar(Zip(Nama_Siswa, Judul_Kursus, IPK))
# Tetapkan nilai data ke tupel.
tupel
# Mengubah daftar tupel menjadi panda Dataframe.
dframe = pd.DataFrame(tupel, kolom=['Student_Name', 'Course_Title', 'IPK'])
# Cetak data.
cetak (dframe)
Kesimpulan
Menggunakan metode di atas, Anda dapat membuat Pandas DataFrames dengan python. Kami telah mencetak IPK kursus siswa dengan membuat Pandas DataFrames. Mudah-mudahan, Anda akan mendapatkan hasil yang bermanfaat setelah menjalankan contoh yang disebutkan di atas. Semua program dikomentari dengan baik untuk pemahaman yang lebih baik. Jika Anda memiliki lebih banyak cara untuk membuat Pandas DataFrames, jangan ragu untuk membagikannya kepada kami. Terima kasih telah membaca tutorial ini.
