「df.to_dict()」を使用してサンプル データフレームを簡単に共有するにはどうすればよいですか?

df.to_dict() を使用してサンプル データ フレームを簡単に共有する方法

データ分析に関連する質問に関しては、次のような場合があります。効果的な対応には、再現可能なデータサンプルが不可欠です。 df.to_dict() は、質問の一部としてデータ フレームを共有する実用的で簡単な方法を提供します。

2 つの一般的なシナリオ:

1. ローカルから Python で作成されたデータ フレームソース:

   • エディターまたはコンソールで df.to_dict() を実行します。
   • 辞書としてフォーマットされた出力をコピーします。
   • インクルード質問の出力を使用して、 pd.DataFrame(
     ).

2. 別のアプリケーション (Excel など) のテーブル:

   • 他のアプリケーションからテーブルの内容をコピーします (適切なアプリケーションを使用します)。
   • エディターまたはコンソールで df=pd.read_clipboard(sep='s ') を実行します。
   • df.to_dict() を実行し、出力を質問に含めます。

より大きなデータフレーム:

• 最初の 20 行のみを含めるには、df.head(20).to_dict() を使用します。
• df.to_dict('split を使用して出力形式を変更します) ') またはその他のオプションを使用して出力を再形成し、より多くの出力を可能にします。コンパクト。

例:

plotly Express の iris データセットの使用:

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = px.data.iris()

# Use to_dict('split') for compact output
sample = df.head(10).to_dict('split')

df = pd.DataFrame(index=sample['index'], columns=sample['columns'], data=sample['data'])

使用の利点df.to_dict():

• 再現性の促進: 正確なテストのためにデータ フレームを簡単に再作成できます。
• 明確性の向上: データ サンプルを含めるとコンテキストが提供され、不必要なやり取りが回避されます
• 回答の質の向上: 代表的なサンプルを使用すると、回答者はより正確でカスタマイズされた回答を提供できます。

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