Pandas - ဒေတာဘောင်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း ။
Data ကိုကြည့်ရှုခြင်း။
DataFrame ၏ အမြန်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ရယူရန်အတွက် အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ head()နည်းလမ်းဖြစ်သည်။
နည်းလမ်းသည် အပေါ် head()မှစတင်၍ ခေါင်းစီးများနှင့် သတ်မှတ်ထားသော အတန်းအရေအတွက်ကို ပြန်ပေးသည်။
ဥပမာ
DataFrame ၏ပထမ 10 တန်းကိုပုံနှိပ်ခြင်းဖြင့် အမြန်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ရယူပါ-
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head(10))
ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာများတွင် 'data.csv' ဟုခေါ်သော CSV ဖိုင်ကို အသုံးပြုပါမည်။
data.csv ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ် ပါ သို့မဟုတ် သင့်ဘရောက်ဆာတွင် data.csv ကို ဖွင့် ပါ။
မှတ်ချက်- အတန်းအရေအတွက်ကို မသတ်မှတ်ထားပါက၊ head()နည်းလမ်းသည် ထိပ်တန်း 5 တန်းကို ပြန်ပေးပါမည်။
ဥပမာ
DataFrame ၏ ပထမ 5 တန်းကို ပရင့်ထုတ်ပါ။
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
DataFrame ၏ နောက်ဆုံး တန်း tail()များကိုကြည့်ရှုရန်နည်းလမ်းတစ်ခု
လည်း ရှိသည်။
tail()နည်းလမ်းသည် အောက်ခြေမှစတင်၍ ခေါင်းစီးများနှင့် သတ်မှတ်ထားသော အတန်းအရေအတွက်ကို ပြန်ပေးသည် ။
ဥပမာ
DataFrame ၏ နောက်ဆုံး 5 တန်းကို ပရင့်ထုတ်ပါ။
print(df.tail())
လက်မှတ်ရယူပါ။
$10 စာရင်းသွင်းပါ။
Data အကြောင်း အချက်အလက်
info()DataFrames အရာဝတ္တုတွင် ဒေတာအစုံနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို သင့်အား ပေးဆောင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခု ဟုခေါ်သည် ။
ဥပမာ
ဒေတာအကြောင်း အချက်အလက်ကို ပရင့်ထုတ်ပါ-
print(df.info())
ရလဒ်
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 169 entries, 0 to 168
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Duration 169 non-null int64
1 Pulse 169 non-null int64
2 Maxpulse 169 non-null int64
3 Calories 164 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 5.4 KB
None
ရလဒ်ရှင်းပြသည်။
ရလဒ်က 169 အတန်းနှင့် 4 ကော်လံရှိသည်-
RangeIndex: 169 entries, 0 to 168 Data columns (total 4 columns):
ဒေတာအမျိုးအစားနှင့်အတူ ကော်လံတစ်ခုစီ၏ အမည်၊
# Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Duration 169 non-null int64 1 Pulse 169 non-null int64 2 Maxpulse 169 non-null int64 3 Calories 164 non-null float64
Null တန်ဖိုးများ
နည်းလမ်း သည် info()ကော်လံတစ်ခုစီတွင် Non-Null တန်ဖိုးများ မည်မျှရှိသည်ကို ပြောပြပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲတွင် "Calories" ကော်လံတွင် 169 Non-Null တန်ဖိုးများ 164 ခု ရှိနေပုံရသည်။
ဆိုလိုသည်မှာ မည်သည့်အကြောင်းကြောင့်ပင်ဖြစ်စေ "ကယ်လိုရီများ" ကော်လံတွင် တန်ဖိုးလုံးဝမရှိသော အတန်း 5 တန်းရှိသည်။
ဗလာတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် Null တန်ဖိုးများသည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်အခါ ဆိုးရွားနိုင်ပြီး ဗလာတန်ဖိုးများဖြင့် အတန်းများကို ဖယ်ရှားရန် သင်စဉ်းစားသင့်သည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း ဟုခေါ်သော ခြေလှမ်းတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်ပြီး ၎င်း အကြောင်းကို နောက်အခန်းများတွင် ပိုမိုလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။