Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Sampel DataFrames Dengan Mudah Menggunakan `df.to_dict()`?

Cara Menggunakan df.to_dict() untuk Berkongsi Contoh Bingkai Data Dengan Mudah

Apabila bertanya soalan berkaitan analisis data, termasuk sampel data yang boleh dihasilkan semula adalah penting untuk tindak balas yang berkesan. df.to_dict() menyediakan cara yang praktikal dan mudah untuk berkongsi bingkai data sebagai sebahagian daripada soalan anda.

Dua Senario Biasa:

1. Bingkai Data Dicipta dalam Python daripada Setempat Sumber:

   • Jalankan df.to_dict() dalam editor atau konsol anda.
   • Salin output, yang diformatkan sebagai kamus.
   • Sertakan output dalam soalan anda, menggunakan pd.DataFrame(
     ).

2. Jadual dalam Aplikasi Lain (cth., Excel):

   • Salin kandungan jadual daripada aplikasi lain (gunakan pemisah yang sesuai).
   • Jalankan df=pd.read_clipboard(sep='s ') dalam editor atau konsol anda.
   • Jalankan df.to_dict(), dan masukkan output dalam soalan anda.

Bingkai Data yang Lebih Besar:

• Gunakan df.head(20).to_dict() untuk hanya memasukkan 20 baris pertama.
• Tukar format output menggunakan df.to_dict('split') atau pilihan lain untuk membentuk semula output dan menjadikannya lebih padat.

Contoh:

Menggunakan set data iris daripada plotly express:

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'])

Faedah Menggunakan df.to_dict():

• Memudahkan kebolehulangan: Orang lain boleh mencipta semula dengan mudah bingkai data anda untuk ujian yang tepat.
• Meningkatkan kejelasan: Termasuk sampel data menyediakan konteks dan mengelakkan komunikasi bolak-balik yang tidak perlu.
• Meningkatkan kualiti jawapan: Dengan sampel yang mewakili, responden boleh memberikan respons yang lebih tepat dan disesuaikan .

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Sampel DataFrames Dengan Mudah Menggunakan `df.to_dict()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!