تنسيق جدول الباندا

إذا كنت لا تعرف حتى الآن كيفية نقل البيانات مباشرة إلى العميل في العقل الباطن ، أو في أسوأ الأحوال ، نص الرسالة في فترة الركود ، فستحتاج إلى معلومات حول كيفية جعل عملية تفسير الجداول أسرع وأكثر راحة.

على سبيل المثال ، يستخدم برنامج Excel التنسيق الشرطي وخطوط المؤشرات لهذا الغرض . وفي هذه المقالة سنرى كيفية تصور البيانات باستخدام Python والمكتبة pandas: سنستخدم الخصائص DataFrame.styleو Options and settings.

إعداد العرض الأساسي

نستورد المكتبات: pandasللعمل مع البيانات seabornولتحميل مجموعة بيانات كلاسيكية penguins:

import pandas as pd
import seaborn as sns

تُستخدم pd.set_optionلتكوين الإخراج بحيث:

• عدد الصفوف في الجدول لا يزيد عن 5 ؛
• انعكس النص الموجود في الخلية بالكامل بغض النظر عن الطول (يكون هذا مناسبًا إذا كانت الخلية لها عنوان طويل أو عنوان URL تريد رؤيته) ؛
• تم عكس جميع الأرقام مع منزلتين عشريتين ؛

pd.set_option('max_rows', 5)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

دعونا نقرأ ونرى إطار البيانات.

penguins = sns.load_dataset(‘penguins’)
penguins

إذا كنت بحاجة إلى إعادة الإعدادات إلى الإعدادات الافتراضية ، فاستخدم pd.reset_option. على سبيل المثال ، مثل هذا ، إذا أردنا تحديث جميع الإعدادات مرة واحدة:

pd.reset_option('all')

قائمة كاملة من الخصائص set_option.

إعداد عرض البيانات بالجداول

تنسيق الأرقام والفجوات والحالة

pandasتحتوي إطارات البيانات على خاصية DataFrame.styleتغير عرض محتويات الخلايا حسب الشرط للصفوف أو الأعمدة.

, , .

(penguins
 .head(5)
 .style
 .format('{:.1f}', na_rep='-')
 .format({'species': lambda x:x.lower(),
          'island': lambda x:x.lower(),
          'sex': lambda x: '-' if pd.isna(x) else x.lower()
         })
)

, , ₽ :

(df
.style
.format({'price': '₽{:.2f}'})
)

— !

(, , )

, , , . subset.

numeric_columns = ['bill_length_mm',
                   'bill_depth_mm',
                   'flipper_length_mm',
                   'body_mass_g']

, 5 .

(penguins
 .head(5)
 .style
 .format('{:.1f}', na_rep='-')
 .format({'species': lambda x:x.lower(),
          'island': lambda x:x.lower(),
          'sex': lambda x: '-' if pd.isna(x) else x.lower()
         })
 .highlight_null(null_color='lightgrey')
 .highlight_max(color='yellowgreen', subset=numeric_columns)
 .highlight_min(color='coral', subset=numeric_columns)
)

, 5 2 (!) .

: - Adelie.

Bar chart

, Adelie .

adelie_female = (penguins[(penguins['species'] == 'Adelie') & 
                          (penguins['sex'] == 'FEMALE')]
                 .copy()
                )

adelie_female['flipper_l_var'] = ((adelie_female['flipper_length_mm']- 
                                                 adelie_female['flipper_length_mm'].mean()).round())

, 'flipper_l_var'. :

• (subset), ;
• (align): mid — , , . ;
• (color). 2 : ;
• (vmin, vmax).

set_properties , 'flipper_l_var' .

(adelie_female
 .head(5)
 .style
 .format('{:.1f}', na_rep='-')
 .format({'species': lambda x:x.lower(),
          'island': lambda x:x.lower(),
          'sex': lambda x: '-' if pd.isna(x) else x.lower()
         })
 .bar(subset=['flipper_l_var'],
      align='mid',
      color=['coral', 'yellowgreen'],
      vmin=adelie_female['flipper_l_var'].min(),
      vmax=adelie_female['flipper_l_var'].max()
     )
 .set_properties(**{'text-align': 'center'}, subset='flipper_l_var')
)

Heatmap

. , .

, .

species_stat=(penguins
             .groupby('species')
             .agg(penguins_count=('species','count'),
                  mean_bill_length=('bill_length_mm', 'mean'),
                  mean_bill_depth=('bill_depth_mm', 'mean'),
                  mean_flipper_length=('flipper_length_mm', 'mean'),
                  mean_body_mass=('body_mass_g', 'mean'),
                 )
             )

, , - , .

. , ?! -, , .

(species_stat
 .T
 .style
 .format("{:.1f}")
 .background_gradient(cmap='Blues', axis=1)
)

— background_gradient :

• (cmap): Blues. ;
• (axis=1).

تنسيق الجداول في pandasمع DataFrame.styleو Options and settingsيجعل الحياة أسهل، أو على الأقل يحسن القراءة من رمز والتقارير. لكن معالجة أنواع البيانات والفجوات والتسجيل أفضل ، بالطبع ، لتنفيذها بشكل متعمد قبل مرحلة التصور.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك التعامل مع:

• تصدير إلى Excel ؛
• الدالات الأصلية للتنسيق الشرطي. استخدمنا المدمج في وظائف highlight_max، highlight_minو highlight_null، ولكن لظروف أكثر تعقيدا، يمكنك الكتابة الخاصة بك.
• هذه المكتبات مثل sparklinesو PrettyPandas.