Comment ajouter des métadonnées à un DataFrame ou une série à l'aide de Pandas en Python ?

Une fonctionnalité clé de Pandas est la capacité de gérer des métadonnées qui peuvent fournir des informations supplémentaires sur les données présentes dans un DataFrame ou une série. Pandas est une bibliothèque puissante et largement utilisée en Python pour la manipulation et l'analyse de données. Dans cet article, nous explorerons comment ajouter des métadonnées à un DataFrame ou une série en Python à l'aide de Pandas.

Qu'est-ce que les métadonnées dans Pandas ?

Les métadonnées sont des informations sur les données d'un DataFrame ou d'une série. Il peut inclure le type de données sur la colonne, l'unité de mesure ou toute autre information importante et pertinente pour fournir un contexte sur les données fournies. Les métadonnées peuvent être ajoutées à un DataFrame ou à une série à l'aide de Pandas.

Pourquoi les métadonnées sont-elles importantes dans l'analyse des données ?

Les métadonnées sont très importantes dans l'analyse des données car elles fournissent un contexte et des informations sur les données. Sans métadonnées, il est difficile de comprendre les données et d’en tirer des conclusions significatives. Par exemple, les métadonnées peuvent vous aider à comprendre les unités de mesure pour vous aider à effectuer des comparaisons et des calculs précis. Les métadonnées peuvent également vous aider à comprendre le type de données d'une colonne, ce qui peut nous aider à choisir les outils d'analyse de données appropriés.

Comment ajouter des métadonnées à une trame de données ou une série à l'aide de pandas ?

Voici les étapes pour ajouter des métadonnées à une trame de données ou une série :

Appliquer des métadonnées aux trames ou séries de données

Pandas fournit un attribut appelé attrs pour ajouter des métadonnées à une trame de données ou à une série. Cette propriété est un objet de type dictionnaire qui peut être utilisé pour stocker des métadonnées arbitraires. Si vous souhaitez ajouter des métadonnées à une trame de données ou à une série, accédez simplement à l'attribut attrs et définissez les attributs de métadonnées requis.

Dans notre programme, nous ajouterons une description, un facteur d'échelle et un décalage au dataframe.

Appliquer l'échelle et le décalage à notre bloc de données

Dans la prochaine étape, nous appliquerons l'échelle et le décalage à notre dataframe. Nous pouvons obtenir le même effet en multipliant la trame de données par le facteur d'échelle, puis en ajoutant le décalage. Nous pouvons ensuite enregistrer les métadonnées et le dataframe mis à l'échelle pour une utilisation ultérieure.

Enregistrez les métadonnées et les trames de données dans des fichiers HDFS

Pandas fournit la classe HDFStore pour traiter les fichiers au format HDF5. HDF5 est un format de données hiérarchique qui prend en charge la récupération de grands ensembles de données et un stockage efficace. La classe HDFStore offre un moyen pratique d'enregistrer et de charger des trames de données et des séries dans des fichiers HDF5.

Pour enregistrer les métadonnées et le DataFrame dans le fichier HDF5, nous pouvons utiliser la méthode put() dans la classe HDFStore. Nous spécifions ensuite le format comme « table » et omettons le paramètre de métadonnées.

Exemple

Exemple

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Add metadata to the DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']

# Save the metadata to an HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   store.put('data', df_scaled, format='table')
   store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs

# Read the metadata and DataFrame from the HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
   df_read = store.get('data')

# Retrieve the scale and offset from the metadata
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale

# Print the unscaled DataFrame
print(df_unscaled)

Sortie

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0

Dans le programme ci-dessus, nous créons d'abord un dataframe df contenant les colonnes A et B suivantes. Nous avons ensuite ajouté des métadonnées au dataframe à l'aide de l'attribut attrs, après quoi nous avons défini les attributs « description », « offset » et « scale » sur leurs valeurs respectives.

Dans l'étape suivante, nous créons un nouveau bloc de données df_scaled en appliquant l'échelle et le décalage au bloc de données d'origine df. Nous procédons comme suit en multipliant la trame de données par le facteur d'échelle, puis en ajoutant le décalage au suivant.

Nous utilisons ensuite la méthode put() de la classe HDFStore pour enregistrer les métadonnées et la trame de données mise à l'échelle dans un fichier HDF5 nommé exemple1.h5. Nous avons spécifié le format « table » et omis le paramètre de métadonnées. Au lieu de cela, nous définissons les métadonnées comme attribut du fichier HAF5 en utilisant l'attribut métadonnées de l'objet storer renvoyé par la fonction get_storer('data').

Dans la partie suivante, pour lire les métadonnées et les dataframes d'un fichier HDF5 nommé « exemple1.h5 », nous utilisons une autre instruction « with » pour ouvrir le fichier en mode lecture seule à l'aide du paramètre r. Nous avons récupéré les métadonnées en accédant à l'attribut métadonnées de l'objet storer renvoyé par la fonction get_storer('data'), et nous avons récupéré la trame de données en utilisant la méthode get() de la classe HDFStore.

Dans la dernière étape, nous avons récupéré l'échelle et le décalage des métadonnées et les avons appliqués au bloc de données pour obtenir le bloc de données non mis à l'échelle. Nous imprimons le bloc de données non mis à l'échelle pour nous assurer qu'il a été correctement restauré.

Conclusion

En résumé, l'ajout de métadonnées à une série ou à une trame de données à l'aide de Pandas en Python peut fournir un contexte et des annotations supplémentaires à nos données, les rendant plus informatives et utiles. Nous avons utilisé l'attribut attrs d'un Dataframe ou d'une Series pour ajouter facilement des métadonnées à notre dataframe telles que le facteur d'échelle, la description et le décalage.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!