05 апреля 2021

📊 Инструменты дата-журналиста #1: Jupyter Notebook и библиотека Pandas

Miroslav Kungurov

Пишу об IT и на Python. kungurov.net

В первой части серии публикаций мы разберемся с фильтрацией, сортировкой и очисткой датафреймов. Займемся декодированием текста с помощью библиотеки ftfy и определением языка через библиотеку google_trans_new. Блокнот Jupyter и наша шпаргалка по pandas прилагаются.

Серия «Инстурменты дата-журналиста» состоит из двух публикаций. В первой мы будем фильтровать, сортировать и очищать датасеты, используя библиотеку pandas в Jupyter Notebook. Ссылки на блокнот и шпаргалку вы найдете в конце статьи. Во второй части напишем парсер и создадим с его помощью собственный датасет, а также научимся визуализировать данные.

Вместо содержания ловите шпаргалку по статье:

        # Импорт данных
df = pd.read_csv('file') – импорт файла
df = pd.read_csv('file', sep=",") – импорт файла с разделителем «запятая»

# Экспорт данных
save_file.to_csv('file.csv', encoding='utf8') – сохранение датафрейма в csv-файл с кодировкой utf8

# Вывод на экран
df – вывести весь датафрейм
df.info – информация о датафрейме
df.head(5) – первые пять строчек
df.tail(5) – последние пять строчек
df.sample(5) – случайные пять строчек
df.shape – количество строк и столбцов
df.dtypes – типы данных в столбцах
df.columns – названия столбцов
f['col1'] – значения столбца col1
df['col1'][0:20] – срез столбца col1
df[['col1', 'col2']] – значения нескольких столбцов
df.loc['index_name'] – строки и/или столбцы по нечисловому значению индекса
df.iloc[0] – строки и/или столбцы по числовому индексу
df.iloc[2,4] – значение ячейки в третьей строчке и пятом столбце

# Объединение датафреймов
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0) – к df1 добавляем строчки df2
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1) – к df1 добавляем столбцы df2
df1 = df1.append(df2) – к df1 добавляем строчки df2

# Копирование датафрейма
df2 = df1.copy – создает глубокую копию датафрейма

# Добавление строчек и столбцов
new_row = {'col1': 'Hello', 'col2': 123}
df = df.append(new_row, ignore_index=True) – добавляет в конец df строчку new_row
df.loc[2] = ['Hello', 123] – добвляет строчку на третье место с начала фрейма
df['new_column'] = 'abcd' – создает столбец со значениями abcd

# Удаление строчек и столбцов
df.drop(26954, 0) – удаляет строчку номер 26954
df.drop('col', 1) – удаляет столбец col

# Переименование столбцов
df.rename(columns={'col1': 'new_col1'}) – меняет имя столбца с col1 на new_col1

# Изменение значения в ячейке
df['col'] = df['col'].replace(to_replace=2020, value=2021) – меняем все значения с 2020 на 2021
df['col'] = df['col'].mask(df['col'] == 2001, 2021) – аналогично, меняем все значения с 2020 на 2021

# Сортировка
df.sort_values('col', ascending=False) – сортировка в обратном алфавитном порядке
df.sort_values(['col1', 'col2']) – сортировка по двум столбцам. col1 – в приоритете, так как первый

# Изменение типов
df['col'] = df['col'].astype(str) – меняет тип переменных на str
df['col'] = df['col'].astype(float) – на float
df['col'] = df['col'].astype('int32') – на int32
df['col'] = df['col'].astype('int64') – на int64
df['col'] = pd.to_numeric(df['col1']) –  на int64

# Удаление и замена NaN-значений
df.dropna() – удаляет строчки с отсутствующими значениями
df.dropna(axis=1) – удаляет столбцы с отсутствующими значениями
df.fillna('abcd') – меняет NaN на abcd

# Удаление лишних пробелов
df['col'] = df['col'].map(str.strip) – удаляет пробелы слева и справа

# Обработка дат
df['col'] = pd.to_datetime(df['col']) – меняет тип на datetime64[ns]
df['col'].dt.day – вытаскивает из столбца col только значение дня
df['col'].dt.month – только месяц
df['col'].dt.year – только год

# Фильтрация и поиск
df['col'].str.startswith('a') – ищет совпадение по первому символу строки, не поддерживает regex
df['col'].str.endswith('a') – ищет совпадение по последнему символу строки, не поддерживает regex
df['col'].str.match('a') – определяет, начинается ли каждая строка с шаблона
df['col'].str.findall('a') – возвращает совпадения шаблонов
df['col'].str.contains('a') – в результате поиска возвращает булево значение
df['col'].str.extractall('a') – вернет столбец с поисковым шаблоном
df.loc[df['col'].isin(['a', 'b'])] – ищет совпадения в столбцах

# Статистические данные
df.describe() – статистическая сводка по численным значениями

# Подсчет количества повторов
df['col'].value_counts() – показывает сколько раз значения повторяются в столбце
df['col_result'] = df.groupby('col')['col'].transform('count') – создает столбец с количеством повторов значений

Установка pandas

Установим библиотеку pandas в Jupyter Notebook:

        !pip install pandas

и импортируем ее:

        import pandas as pd

1. Объекты Series и DataFrame

Объект Series – одномерные массив, состоящий из элементов и их индексов:

        series_example = pd.Series(['a', 48, 'd', 'hello115'])
series_example

# 0           a
# 1          48
# 2           d
# 3    hello115
# dtype: object

Здесь:
0, 1, 2, 3 – индексы.
a, 48, d, hello115 – элементы.

Объект DataFrame – многомерный массив, как таблица в Excel.

        df = pd.DataFrame({
     'telephone number': [123456789, 123679, 15645445, 564645546],
     'name': ['John', 'Jim', 'Kotowski', 'Lebowski'],
})

df

📊 Инструменты дата-журналиста #1: Jupyter Notebook и библиотека Pandas

Здесь:
telephone number, name – названия столбцов с соответствующими значениями 123456789 ..., John ....

2.Импорт файлов и просмотр содержимого

Импортируем датасет (оригинал) с популярными поисковыми запросами в Google с 2000 по 2020 год. При импорте csv-файла все данные сохраняются в датафрейм df:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')

Аналогично есть команды для импорта других файлов:
read_excel() – импорт excel-файла.
read_sql() – импорт базы данных SQL.
read_json() – импорт json-файла.
read_html() – создает из HTML-таблицы список объектов DataFrame.

Выведем содержимое датафрейма на экран:

        print(df)

Отображаются первые и последние пять строчек.

Чаще всего значения в датасетах разделяются запятой. Чтобы задать другой разделитель добавим параметр sep="". По умолчанию разделитель между столбцами – запятая.

В нашем случае получаем:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv', sep=",")
df

Посмотрим первые пять строчек датафрейма с помощью df.head(5):

        df.head(5)

последние 5 строчек:

        df.tail(5)

и пять случайных строчек:

        df.sample(5)

Узнаем количество строчек и столбцов:

        df.shape
# (26955, 5)

Здесь:
26955 – количество строчек.
5 – количество столбцов.

Выведем на экран содержимое датафрейма:

        df.info

и использованной памяти:

        df.info(memory_usage=True)

Иногда при импорте данных числа принимают тип объект и при обработке данных возникает ошибка. Поэтому проверим какие типы данных находятся в каждом столбце:

        df.dtypes

Здесь:
object – строчка.
int64 – целое число.

Часто встречаемые типы данных:
float64 – число с плавающей точкой.
datetime64 – дата и время.
bool – значения True или False.

Узнаем названия всех столбцов:

        df.columns
# Index(['location', 'year', 'category', 'rank', 'query'], dtype='object')

Выведем значения только столбца query:

        df['query']

и значения нескольких столбцов:

        df[['location', 'category']]

Через срез отобразим первые двадцать значений столбца query:

        df['query'][0:20]

В нашем датасете индексы являются числами. Это не очень удобно для понимания, как работает loc и iloc, поэтому создадим небольшой датафрейм с элементами типа object в виде индексов:

        df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])
df

loc выдает строки и/или столбцы по нечисловому значению индекса:

        df.loc['phone']

iloc получает строки и/или столбцы по числовому индексу:

        df.iloc[0]

Вернемся к основному датафрейму:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')

Выведем первые пять строчек с помощью iloc:

        df.iloc[0:5]

Узнаем какой элемент записан в третьей строчке и пятом столбце:

        df.iloc[2,4]
# 'BMW'

Выведем значения всех строчек с помощью метода iterrows():

        for index, row in df.iterrows():
    print(row)

и с помощью iloc():

        for i in range(len(df.index)):
    print(df.iloc[i])

Отобразим все элементы столбца query:

        for index, row in df.iterrows():
    print(row['query'])

иначе:

        for i in range(len(df.index)):
    print(df.iloc[i]['query'])

Выведем строчки со значением Consumer Brands в столбце Сategory:

        df.loc[df['category'] == "Consumer Brands"]

3. Операции над строчками и столбцами

3.1. Объединение датафреймов

Создадим два датафрейма df1 и df2 и добавим столбцы из второго датафрейма в первый с помощью concat(). При этом индексы должны совпадать, иначе мы получим NaN:

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['average speed', 'min_speed'])

df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df1

Здесь:
df1 и df2 – первый и второй датафрейм соответственно.

Добавим строчки датафрейма df2 к df1. Названия столбцов должны совпадать, иначе получим NaN:

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['smartphone', 'birdmail', 'email'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
df1

Добавим строчки методом append():

        df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
     index=['phone', 'telegram', 'letter'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df2 = pd.DataFrame([[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
     index=['smartphone', 'birdmail', 'email'],
     columns=['max_speed', 'cost'])

df1 = df1.append(df2)
df1

3.2. Добавление строчек и столбцов

Для добавления строчки создадим словарь new_row с названиям столбцов ввиде ключей:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row = {'location': 'Russia', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': 'Artist Name'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.tail(5)

Чтобы добавить строчку в определенную позицию используем метод loc:

        df.loc[2] = ['Russia', 2021, 'Music', 1, 'Artist Name']
df.head(5)

Здесь:
loc[2] – вставляем строчку на место третьей строчки.

Следующая запись добавит новый столбец new_column справа и установит все строки на значение new:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['new_column'] = 'new'
df.tail(5)

Можно использовать метод insert(), чтобы указать, где должен быть новый столбец. У первого столбца индекс 0:

        df.insert(0, 'new_qwerty_column', 'qwerty')
df.head(5)

3.3. Удаление строчек и столбцов

Удалим последнюю строчку под номером 26954 c помощью drop():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(7)

        df = df.drop(26954, 0)
df.tail(7)

Здесь :
year – название столбца
0 – в датафрейме строчка имеет ось = 0, столбец – 1.

Удалим столбец year:

        df = df.drop('year', 1)
df.tail(5)

3.4. Переименование столбцов

Чтобы переименовать столбец используем rename():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(3)

        df = df.rename(columns={'location': 'new_location'})
df.tail(3)

Здесь:
location – текущее название столбца.
new_location – новое название столбца.

3.5. Замена символов в строке

С помощью replace() заменим в столбце year значения c 2020 на 2021:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.tail(10)

        df['year'] = df['year'].replace(to_replace=2020, value=2021)

# сокращенная запись без to_replace и value: 
# df['year'] = df['year'].replace(2020, 2021)

df['category'] = df['category'].replace(to_replace='Là Gì?', value='Hello, World.')
df.tail(10)

Здесь:
replace() – заменяет значения.
to_replace=2020– значение, подлежащее замене.
value=2021– то, на что меняем.

Метод replace() выполнит замену в результате полного совпадения значения, то есть знак вопроса ? просто так не удалить – нужно писать регулярное выражение (regex). Быстрее воспользоваться методом str.replace(), который выполняет замену подстроки без regex. Заменим знак вопроса обоими методами.

Замена с помощью метода replace() и регулярных выражений:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['category'] = df['category'].replace(r'[?]', '', regex=True)
df.tail(5)

Здесь:
r'' – обозначение регулярного выражения.
[] – поиск только символа в скобках.
? – поиск знака вопроса.

Замена, используя метод str.replace():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['category'] = df['category'].str.replace('?', '', regex=False)
df.tail(5)

Здесь:
regex=False – знак вопроса ? используется в регулярных выражениях, поэтому их нужно отключить, присвоив параметру regex значение False. По умолчанию True.

Также можно заменить значения, используя метод mask():

        df['year'] = df['year'].mask(df['year'] == 2001, 2051)
df.head(3)

3.6. Суммирование элементов

Просуммируем элементы в столбце year с помощью sum():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['year'].sum()
# 54320885

3.7. Копирование датафрейма

Создадим глубокую копию (изменение в оригинале не влияют на копию и наоборот) датафрейма с помощью copy():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df2 = df.copy

Здесь:
df.copy – создает независимую копию датафрейма. Если нужна зависимая копия, то параметру deep присвоим значение False: df.copy(deep=False). По умолчанию True.

4. Сортировка

Сейчас массив отсортирован по году, давайте отсортируем его по стране (location) в прямом алфавитном порядке с помощью sort_values():

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.sort_values('location')

и в обратном алфавитном порядке:

        df.sort_values('location', ascending=False)

Здесь:
ascending=False – сортировка в обратном алфавитном порядке. По умолчанию True.

Отсортируем по двум столбцам: rank и category:

        df.sort_values(['rank', 'category'])

В этом случаем приоритет отдается столбцу rank, так как он записан первым.

        df.sort_values(['rank', 'category'], ascending=[False, False])

Здесь:
ascending=[False, False] – сортировка в обратном порядке по обоим столбцам.

5. Очистка данных.

5.1. Изменение типа данных

Чтобы изменить тип данных воспользуемся методом astype():

        f = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.year.dtype # dtype('int64')

df['year'] = df['year'].astype(str)
df.year.dtype # dtype('O')

df['year'] = df['year'].astype(float)
df.year.dtype # dtype('float64')

df['year'] = df['year'].astype('int32')
df.year.dtype # dtype('int32')

df['year'] = df['year'].astype('int64')
df.year.dtype # dtype('int64')

df['year'] = pd.to_numeric(df['year'])
df.year.dtype # dtype('int64')

Здесь:
astype() – меняет тип переменной на строчный Object; на число с плавающей точкой float; на целые числа int32 и int64.
to_numeric()– меняет типа переменной наint64.

5.2. Удаление и замена NaN-значений

Добавим в начало датафрейма строчку с отсутствующими значениями NaN:

        import numpy as np

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')

df.loc[0] = ['Russia', np.nan, 'Music', np.nan, 'Artist Name']
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.head(5)

Узнаем, какие элементы имеют значение NaN с помощью метода isnull():

        df.isnull().head(3)

и наоборот методом notnull():

        df.notnull().head(3)

Удалим строчки с отсутствующими значениями, используя dropna():

        df.dropna().head(3)

Удалим столбцы с отсутствующими значениями:

        df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.dropna(axis=1).head(3)

Заменим NaN на abcd методом fillna():

        df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df.fillna('abcd').head(5)

5.3. Удаление лишних пробелов

Добавим строчку, в которой есть дефектные элементы с лишними пробелами в конце и в начале:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}

df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df.tail(2))

Применим метод strip(), который удаляет символы (по умолчанию – пробел) с левого и правого края строки.

        df['location'] = df['location'].map(str.strip)
df['query'] = df['query'].map(str.strip)
print(df.tail(2))

Здесь:
map() – применяет к каждому элементу столбцов location и query метод strip().

Напишем цикл, который проходится по всем элементам датафрейма и удаляет у строчек лишние пробелы слева и справа:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row1 = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}
new_row2 = {'location': ' Russia       ', 'year': 2021, 'category': 'Music  ', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name '}

df = df.append(new_row1, ignore_index=True)
df = df.append(new_row2, ignore_index=True)
print(df.tail(3))

        for column in df.columns:
    if df[column].dtype == object:
        df[column] = df[column].map(str.strip)

print(df.tail(3))

Здесь:
new_row1 и new_row2 – добавляемые строчки.
if df[column].dtype == object – проверяем, является ли переменная объектом.

Проверить тип можно также через модуль is_string_dtype:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
new_row1 = {'location': '  Russia     ', 'year': 2021, 'category': 'Music', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name  '}
new_row2 = {'location': ' Russia       ', 'year': 2021, 'category': 'Music  ', 'rank': 1, 'query': ' Artist Name '}

df = df.append(new_row1, ignore_index=True)
df = df.append(new_row2, ignore_index=True)
print(df.tail(3))

        from pandas.api.types import is_string_dtype

for column in df.columns:
    if is_string_dtype(df[column].dtype):
        df[column] = df[column].map(str.strip)

print(df.tail(3))

Здесь:

is_string_dtype() – проверяет, является ли элемент строкой и возвращает True или False. Проверить на наличие числа можно через is_numeric_dtype().

5.4. Обработка дат

Откроем сокращенный датасет (оригинал) c данными о погоде в Австралии:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/weatherAUS.csv')
df

Узнаем типы данных:

        df.dtypes

Как видно, элементы столбца Date – строчки. Поменяем их тип на дату методом to_datetime():

        df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.dtypes

Добавим отдельно столбцы год, месяц, день из столбца Date методом DatetimeIndex():

        df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).year
df['Month'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).month
df['Day'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).weekday
df.head(10)

Обратим внимание, что DatetimeIndex.weekday записывает не дату а индексы дней от 0 до 6: понедельник имеет значение 0, воскресенье – 6.

Другой способ записи:

        df['Year2'] = df['Date'].dt.year
df['Month2'] = df['Date'].dt.month
df['Day2'] = df['Date'].dt.day
df.head(10)

6. Фильтрация и поиск

С помощью оператора сравнения >= получим все поисковые запросы c 2018 года включительно до 2020 года:

        import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df[df['year'] >= 2018 ]

Более сложные выражения записываются с побитовыми операторами. В данном случае с оператором & (И, AND):

        df.loc[(df['year'] >= 2015) & (df['year'] < 2017) & (df['location'] == 'Global')]

6.1. Метод startswith()

Проверим, совпадает ли начало каждого элемента строки с шаблоном G, используя метод startwith():

        import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['location_startswith'] = df['location'].str.startswith('G')
df.head(3)

6.2. Метод endswith()

Метод endswith() проверяет совпадает ли конец каждого элемента строки с шаблоном a:

        df['location_endswith'] = df['location'].str.endswith('a')
df.head(3)

Методы startwith() и endswith() не поддерживают регулярные выражения. Для более точного поиска рассмотрим следующие методы.

6.3. Метод match()

Метод match() определяет, начинается ли каждая строка с шаблона, возвращая булево значение. Выведем все запросы о моделях Nokia:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].str.match('Nokia', case=True)

Чтобы вывести больше информации заключим предыдущую запись в df[]:

        df[df['query'].str.match('Nokia', case=True)]

В запросах попадается название компании Nokia без модели, например, Nokia 8. Уточним запрос, воспользовавшись регулярным выражением:

        import re
df[df['query'].str.match(r'\b..[k][i][a]\s.', case=True)]

Здесь:
import re – импорт библиотеки регулярных выражений.
match() – ищет совпадение в начале строки.
\b – обозначает границу слова. В нашем случае: слева – ничего, справа – буква.
. – любой один символ, кроме символа переноса строки.
[k][i][a] – только символы k, i и a соответственно.
\s – любой пробельный символ.
case=True – чувствителен к регистру.

6.4. Метод findall()

Метод findall возвращает совпадения шаблонов:

        df['findall'] = df['query'].str.findall(r'\b..[k][i][a]\s.', flags=re.IGNORECASE).transform(''.join)
df.loc[df['findall'] != '']

Здесь:
df['findall'] != ''] – отбирает все значения, за исключением пустой строчки.
flags=re.IGNORECASE – игнорирует регистр при поиске.
transform(''.join) – по умолчанию findall() заключает все запросы в квадратные скобки [], что не очень удобно для последующей обработки. Поэтому мы заменили скобки на пустое место ''.

Напишем цикл, который выводит отфильтрованные запросы:

        for index, value in df['findall'].items():
    if value != '':
        print(f"Индекс: {index}, Значение: {df.iloc[index].query}")

6.5. Метод str.contains()

Метод str.contains() в результате поиска возвращает булево значение:

        df = pd.read_csv('https://media.githubusercontent.com/media//data/main/trends_saved.csv')
df['query'].str.contains(r'\b..[k][i][a]\s.', regex=True)

        df[df['query'].str.contains(r'\b..[k][i][a]\s.', regex=True)]

6.6. Метод extractall()

Метод extraclall() вернет столбец с поисковым шаблоном. Результаты, не имеющие совпадений, отображаться не будут:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].str.extractall(r"(\b..[k][i][a]\s.)")

Присвоить название столбцу с результатами можно через следующую запись: ?P<название столбца>.

        df['query'].str.extractall(r'(?P<model>\b..[k][i][a]\s.)')

Несколько фильтров в одном запросе:

        df['query'].str.extractall(r'(?P<model>\b..[k][i][a]\s.)(?P<number>[5])')

6.7. Метод isin()

Узнаем, содержатся ли искомые значения в столбце методом isin() :

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].isin(['Agar.io', 'Paris'])

        df.loc[df['query'].isin(['Agar.io', 'Paris'])]

7. Фильтрация по языку

7.1. Декодер

В датасете могут оказаться кракозябры: ЧЎЧЁЧЧ™Чќ. Для борьбы с ними есть отличная библиотека ftfy (англ. fixes text for you – исправляет текст для тебя), которая также имеет веб-реализацию. Установим ftfy:

        !pip install ftfy

        from ftfy import fix_encoding
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/decode.csv')
df['decode'] = df['encode'].apply(fix_encoding)
df

Здесь:

apply(fix_encoding) – метод apply() применяет к каждому элементу столбца encode функцию fix_encoding.

7.2. Определение языка

Библиотека google_trans оказалась с багами, поэтому воспользуемся ее работоспособным форком – google_trans_new. Установим google_trans_new:

        !pip install requests
!pip install google_trans_new

        from google_trans_new import google_translator
import requests

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends_lang.csv')
df['category']= df['category'].apply(fix_encoding)

detector = google_translator()  

for index, row in df['category'].items():
    try:
        df.loc[index, 'category language'] = detector.detect(row)[1]
        print(detector.detect(row)[1])
    except:
        df.loc[index, 'category language'] = 'Error'
        print('Error')

Здесь:
for index, row ... – цикл по индексу и значению в столбце category.
try .... detector.detect(row)[1] – определение языка. 0 – сокращенный вариант en, 1– полный вариант english.
except ... 'Error' – если по какой-то причине нам не удастся определить язык, в ячейку запишется значение Error.

df

Получим строки, содержащие язык russian:

        df.loc[df['category language'] == "russian"]

8. Статистические данные

8.1. Метод describe()

Для просмотра статистической сводки столбцов, содержащих численные значения, введем df.describe().

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df.describe()

Здесь:
count – считает количество записей в столбце без значения NaN. Отдельно можно вызвать через df.count().
mean – среднее значение df.mean().
std – стандартное отклонение df.std().
min – минимальное число в столбце df.min().
25% – 25-й процентиль.
50%– 50-й процентиль.
75%– 75-й процентиль.
max – максимальное число в столбцеdf.max().

8.2. Подсчет повторяющихся значений

Подсчитаем количество элементов в столбце query методом count():

        df = pd.read_csv('hhttps://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
df['query'].count() # 26955

С помощью метода value_counts узнаем сколько раз значения повторяются в столбце:

        df['query'].value_counts()

По умолчанию из результата исключаются NaN-значения. Чтобы отобразить их, поставим параметру dropna значение False.

        df['query'].value_counts(dropna=False)

Создадим столбец query_count, в который запишем количество упоминаний элемента:

        df['query_count'] = df.groupby('query')['query'].transform('count')
df.sample(5)

Здесь:
groupby() – используется для разделения данных на группы по критериям. Подробнее в документации.
transform('count')– считает сколько раз повторяется значение в столбцеquery.

Выведем уникальные значения в столбце location через метод unique():

        df['location'].unique()

9. Сохранение датафрейма

Сохраним датафрейм в csv-файл:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends.csv')
save_file = df[['location', 'year', 'category', 'rank', 'query']]
save_file.to_csv('trends_saved.csv', encoding='utf8')

Здесь:
save_file – столбцы датафрейма.
to_csv() – сохранить датафрейм в файл формата .csv.

Откроем сохраненный файл:

        df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/tttdddnet/Python-Data-Journalism/main/part1/trends_saved.csv')
df.head(3)

После сохранения файла у нас повявился столбец Unnamed: 0. Он нам не нужен, потому удалим его:

        df = df.drop('Unnamed: 0', 1)
df.head(3)

***

Блокнот Jupyter и шпаргалка

Блокнот и шпаргалка доступны в репозитории Python-Data-Journalism на Гитхабе. Читайте также продолжение статьи.

***

Мы познакомились с библиотекой pandas и научились:

делать импорт и экспорт файлов;
объединять и делать глубокие копии датафреймов;
проводить базовые операции над строчками и столбцами;
сортировать данные;
фильтровать с помощью семи разных методов и регулярных выражений;
чистить датафрейм от NaN-значений и очищать строчки от лишних пробелов;
обрабатывать даты;
декодировать текст и определять его язык;
получать статистическую сводку.

Установка pandas

1. Объекты Series и DataFrame

2.Импорт файлов и просмотр содержимого

3. Операции над строчками и столбцами

3.1. Объединение датафреймов

3.2. Добавление строчек и столбцов

3.3. Удаление строчек и столбцов

3.4. Переименование столбцов

3.5. Замена символов в строке

3.6. Суммирование элементов

3.7. Копирование датафрейма

4. Сортировка

5. Очистка данных.

5.1. Изменение типа данных

5.2. Удаление и замена NaN-значений

5.3. Удаление лишних пробелов

5.4. Обработка дат

6. Фильтрация и поиск

6.1. Метод startswith()

6.2. Метод endswith()

6.3. Метод match()

6.4. Метод findall()

6.5. Метод str.contains()

6.6. Метод extractall()

6.7. Метод isin()

7. Фильтрация по языку

7.1. Декодер

7.2. Определение языка

8. Статистические данные

8.1. Метод describe()

8.2. Подсчет повторяющихся значений

9. Сохранение датафрейма

Блокнот Jupyter и шпаргалка

Читайте также

DeepFake-туториал: создаем собственный дипфейк в DeepFaceLab

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации

Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство

Подтверждение

Авторизация

Письмо отправлено

Во время авторизации произошла ошибка

Что не так с этим материалом?

Что не так с этим комментарием?

Что не так с этим тестом?

Что не так с этой вакансией?

Что не так с этим мероприятием?

Какой баг вы нашли?

Заполните, пожалуйста, форму, чтобы мы могли с Вами связаться