Tôi nhận được dữ liệu từ cơ sở dữ liệu với
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']2 và dữ liệu trông như sau khi sử dụng
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']3
[1644903L, datetime.date[2014, 6, 30], 720994L, 0L, 0L]
[1644976L, datetime.date[2014, 6, 30], 0L, 0L, 0L]
[1645045L, datetime.date[2014, 6, 30], 8600L, 0L, 0L]
Nó là 5 cột, chúng là
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Tôi muốn chuyển đổi
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']4 thành một bảng với ID tên cột, ngày, R1, R2, R3. Làm thế nào tôi có thể làm điều đó?
Sử dụng Tabula: Nhập Tabula DFS = Tabula.
Làm thế nào để bạn hiển thị dữ liệu ở định dạng bảng trong Python?
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]
In một cái bàn trong Python.
Tabulation. Gói Tabulation là gói Python được sử dụng rộng rãi nhất cho các danh sách lập bảng; Nó có nhiều tùy chọn để chỉ định các tiêu đề và định dạng bảng. ....
Đẹp. PrettyTable là một gói phục vụ một mục đích tương tự với gói Tabulation. ....
Làm cách nào để chuyển đổi tệp CSV thành bảng trong Python?
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']
Các bước để nhập tệp CSV vào SQL Server bằng Python.
import pandas as pd products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'] df = pd.DataFrame [products_list, columns = ['product_name']] print [df]
Bước 1: Chuẩn bị tệp CSV. ....
product_name
0 laptop
1 printer
2 tablet
3 desk
4 chair
Bước 2: Nhập tệp CSV vào DataFrame. ....
Bước 3: Kết nối Python với SQL Server. ....
Bước 4: Tạo bảng trong SQL Server bằng Python. ....
products_list = [['laptop',1300],['printer',150],['tablet',300],['desk',450],['chair',200]]
Bước 5: Chèn dữ liệu DataFrame vào bảng. ....
import pandas as pd products_list = [['laptop',1300],['printer',150],['tablet',300],['desk',450],['chair',200]] df = pd.DataFrame [products_list, columns = ['product_name', 'price']] print [df]
Bước 6: Thực hiện kiểm tra ..
product_name price
0 laptop 1300
1 printer 150
2 tablet 300
3 desk 450
4 chair 200
Đôi khi, bạn có thể cần chuyển đổi một danh sách thành Pandas DataFrame trong Python.
products_list = [['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'],[1300, 150, 300, 450, 200]]
Do đó, mã Python để thực hiện chuyển đổi thành DataFrame sẽ là:
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Chạy mã và bạn sẽ nhận được cùng một DataFrame:
product_name price
0 laptop 1300
1 printer 150
2 tablet 300
3 desk 450
4 chair 200
Kiểm tra loại đối tượng
Nếu cần, bạn cũng có thể kiểm tra loại đối tượng [ví dụ: liệt kê so với DataFrame] bằng cách áp dụng mã này:
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Và đây là kết quả:
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Áp dụng các số liệu thống kê bằng Pandas [tùy chọn]
Khi bạn đã chuyển đổi danh sách của mình thành DataFrame, bạn sẽ có thể thực hiện một loạt các hoạt động và tính toán bằng gấu trúc.
Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng gấu trúc để lấy một số thống kê về dữ liệu của bạn.
Trong bối cảnh ví dụ của chúng tôi, bạn có thể áp dụng mã bên dưới để có được giá trung bình, tối đa và tối thiểu bằng Pandas:
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Chạy mã Python và bạn sẽ nhận được các chỉ số sau:
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Một kịch bản ngược lại
Đôi khi, bạn có thể phải đối mặt với một tình huống ngược lại, nơi bạn sẽ cần chuyển đổi một danh sách dữ liệu thành một danh sách. Nếu trường hợp đó, bạn có thể muốn kiểm tra hướng dẫn sau đây giải thích các bước để thực hiện chuyển đổi.
Sử dụng Tabula: Nhập Tabula DFS = Tabula.
Danh sách là gì?
Danh sách này là loại dữ liệu quan trọng nhất trong lập trình Python. Trong Python, danh sách được viết làm danh sách các giá trị phân tách dấu phẩy bên trong khung vuông. Ưu điểm quan trọng nhất của danh sách là các yếu tố bên trong danh sách không bắt buộc thuộc cùng loại dữ liệu cùng với lập chỉ mục âm. Ngoài ra, tất cả các hoạt động của chuỗi cũng được áp dụng tương tự trên loại dữ liệu danh sách như cắt, nối, v.v. Ngoài ra, chúng tôi có thể tạo một danh sách lồng nhau, tức là danh sách chứa danh sách khác.
Ví dụ
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Đầu ra
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Khung dữ liệu là gì?
Pandas là một thư viện phần mềm được viết cho ngôn ngữ lập trình Python để thao tác và phân tích dữ liệu. GANDAS DATAFRAME là một cấu trúc dữ liệu dạng bảng có kích thước hai chiều, có khả năng không đồng nhất với các trục được dán nhãn [hàng và cột]. Một khung dữ liệu có thể là cấu trúc dữ liệu hai chiều, tức là, kiến thức được căn chỉnh theo kiểu rất bảng theo hàng và cột. Pandas DataFrame bao gồm 3 yếu tố chính, dữ liệu, hàng và cột.
Ví dụ
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Đầu ra
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Chuyển đổi danh sách thành DataFrame trong Python
Có nhiều cách để tạo khung dữ liệu từ danh sách. Chúng tôi sẽ xem xét các phương thức 6 & nbsp; để chuyển đổi danh sách từ các khung dữ liệu trong Python. Hãy để chúng tôi nghiên cứu từng cái một với một ví dụ:
1] Phương pháp cơ bản
Đây là phương pháp đơn giản nhất để tạo các khung dữ liệu từ danh sách.
Ví dụ
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]0
Đầu ra
id int [10]
date date
revenue1 bigint[10]
revenue2 bigint[10]
revenue3 bigint[10]
Chuyển đổi danh sách thành DataFrame trong Python
Có nhiều cách để tạo khung dữ liệu từ danh sách. Chúng tôi sẽ xem xét các phương thức 6 & nbsp; để chuyển đổi danh sách từ các khung dữ liệu trong Python. Hãy để chúng tôi nghiên cứu từng cái một với một ví dụ:
Ví dụ
2] Sử dụng danh sách có tên chỉ mục và cột
Đầu ra
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]3
Chúng ta có thể tạo khung dữ liệu bằng cách đặt tên cho cột và lập chỉ mục các hàng
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]2
Ví dụ
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]4
Đầu ra
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]5
2] Sử dụng danh sách có tên chỉ mục và cột
Chúng ta có thể tạo khung dữ liệu bằng cách đặt tên cho cột và lập chỉ mục các hàng
Ví dụ
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]6
Đầu ra
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]7
2] Sử dụng danh sách có tên chỉ mục và cột
Chúng ta có thể tạo khung dữ liệu bằng cách đặt tên cho cột và lập chỉ mục các hàng
Ví dụ
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]8
Đầu ra
import pandas as pd list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3',...] df = pd.DataFrame [list_name, columns = ['column_name']]9
2] Sử dụng danh sách có tên chỉ mục và cột
Chúng ta có thể tạo khung dữ liệu bằng cách đặt tên cho cột và lập chỉ mục các hàng
Ví dụ
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']0
Đầu ra
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']1
2] Sử dụng danh sách có tên chỉ mục và cột
Chúng ta có thể tạo khung dữ liệu bằng cách đặt tên cho cột và lập chỉ mục các hàng
If you want to practice pandas skills then you can check out
Pandas exercises for Beginners.