Python nutzen und Erwartungen für die Informationswissenschaft übertreffen

Sie werden sicher feststellen, dass Exceed expectations eine von Microsoft entwickelte Tabellenkalkulationsanwendung ist. Sie können diesen effektiv offenen Apparat nutzen, um Ihre Informationen zu sortieren, zu untersuchen und in Tabellen zu speichern. Darüber hinaus wird dieses Produkt im Allgemeinen überall auf der Welt in einem breiten Anwendungsspektrum eingesetzt.

Dies gilt in jedem Fall auch für die Informationswissenschaft.

Früher oder später werden Sie diese Tabellenkalkulationen verwalten müssen, aber im Allgemeinen brauchen Sie auch nicht weiter darin zu arbeiten. Das ist der Grund, warum Python-Ingenieure Ansätze zur Durchsicht, Zusammenstellung und Kontrolle dieser Aufzeichnungen ausgeführt haben, aber zusätzlich zahlreiche verschiedene Arten von Dokumenten.

Die vorliegende Lehrübung vermittelt Ihnen ein paar Kenntnisse darüber, wie Sie mit “Erwartungen übertreffen” und Python arbeiten können. Sie wird Ihnen ein Diagramm von Bündeln liefern, mit denen Sie diese Tabellenkalkulationen stapeln und mit Hilfe von Python zu Dokumenten zusammenstellen können. Sie werden herausfinden, wie Sie mit Bundles funktionieren, z.B. Pandas, openpyxl, xlrd, xlutils und pyexcel.

Die Information als Ihr Anfangsstadium

Zu dem Zeitpunkt, an dem Sie ein informationswissenschaftliches Unternehmen beginnen, werden Sie regelmäßig mit Informationen arbeiten, die Sie vielleicht durch das Scratchen im Web gesammelt haben, aber wahrscheinlich im Allgemeinen aus Datensätzen, die Sie von verschiedenen Stellen herunterladen, zum Beispiel von Kaggle, Quandl und so weiter.

Wie dem auch sei, in der Regel werden Sie zusätzlich Informationen über Google oder über Lagerhäuser finden, die von verschiedenen Kunden gemeinsam genutzt werden. Diese Informationen können sich in einem “Exceed Expectations”-Dokument befinden oder in einem Datensatz mit .csv-Erweiterung verschont bleiben, … Die möglichen Ergebnisse können hier und da unergründlich erscheinen. Wie dem auch sei, zu welchem Zeitpunkt auch immer Sie über Informationen verfügen, sollte Ihr erster Schritt darin bestehen, sicherzustellen, dass Sie mit subjektiven Informationen arbeiten.

Aufgrund einer Tabellenkalkulation sollten Sie unterstützen, dass sie subjektiv ist, da Sie nicht nur prüfen müssen, ob diese Informationen die Prüfungsfrage beantworten können, die Sie als Hauptpriorität haben, sondern auch, ob Sie sich den Informationen, die die Tabelle enthält, anvertrauen können.

Überprüfen Sie die Art Ihres Arbeitsblatts

Um den allgemeinen Charakter Ihrer Tabelle zu überprüfen, können Sie die begleitende Agenda durchgehen:

Spricht das Arbeitsblatt mit statischen Informationen?

Vermischt Ihre Tabellenkalkulation Informationen, Anzahl und Details?

Sind die Informationen in Ihrem Arbeitsblatt vollständig und zuverlässig?

Hat Ihre Tabellenkalkulation eine genaue Arbeitsblattstruktur?

Haben Sie überprüft, ob die Live-Gleichungen in der Kalkulationstabelle legitim sind?

Mit dieser Auflistung von Anfragen soll sichergestellt werden, dass Ihre Tabellenkalkulation nicht gegen die vorgeschriebenen Verfahren “sündigt”, die in der Branche allgemein anerkannt sind. Offensichtlich ist die obige Auflistung nicht gründlich: Es gibt eine Menge zunehmend breiterer Standards, die Sie einhalten können, um sicherzustellen, dass Ihre Tabellenkalkulation kein Sonderfall ist. In jedem Fall sind die oben geplanten Untersuchungen von größter Bedeutung, wenn Sie sicherstellen müssen, dass die Tabellenkalkulation subjektiv ist.

Einrichten Ihres Arbeitsbereichs

Die Einrichtung Ihres Arbeitsbereichs ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie tun können, um sicherzustellen, dass Sie einen guten Start haben. Der erste Schritt ist die Überprüfung Ihres Arbeitskatalogs.

An dem Punkt, an dem Sie im Terminal arbeiten, können Sie zunächst zur Registry gehen, in der sich Ihr Dokument befindet, und danach Python starten. Das bedeutet ebenfalls, dass Sie sicherstellen müssen, dass sich Ihr Datensatz in dem Index befindet, von dem aus Sie arbeiten müssen!

Was jedoch vielleicht noch wichtiger ist: Falls Sie gerade erst mit Ihrer Python-Sitzung begonnen haben und Sie keine Informationen aus dem Katalog haben, in dem Sie arbeiten, sollten Sie darüber nachdenken, die begleitenden Anweisungen auszuführen:

Einführung von Bundles zur Durchsicht und Zusammenstellung von Dokumenten, die die Erwartungen übertreffen

Schockierenderweise werden Sie trotz allem noch eine letzte Sache erreichen müssen.

Trotz der Tatsache, dass Sie zu diesem Zeitpunkt bei den Bundles nicht daran denken, dass Sie Ihre Informationen importieren müssen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie alles vorbereitet haben, um diese Bundles einzuführen, wenn sich die Gelegenheit ergibt.

Belastung übertrifft Erwartungen Aufzeichnungen als Pandas DataFrames

Das war alles, was Sie erwartet haben, um Ihre Bedingung zu erfüllen!

Gegenwärtig können Sie damit beginnen, Ihre Unterlagen einzureichen.

Eine der Methoden, die Sie regelmäßig verwenden werden, um Ihre Dokumente zu importieren, wenn Sie informationswissenschaftlich mit ihnen arbeiten, ist die Unterstützung des Pandas-Bündels. Die Pandas-Bibliothek basiert auf NumPy und bietet einfach zu nutzende Informationsstrukturen und Informationsuntersuchungsinstrumente für die Programmiersprache Python.

Diese erstaunliche und anpassungsfähige Bibliothek wird von (hoffnungsvollen) Informationsforschern so oft wie möglich genutzt, um ihre Informationen in Informationsstrukturen zu bringen, die für ihre Untersuchungen von großer Aussagekraft sind.

Für den Fall, dass Sie ab sofort Pandas über Boa constrictor zugänglich haben, können Sie Ihre Dokumente einfach mit PD.Excel-Datei() in Pandas DataFrames stapeln:

Für den unwahrscheinlichen Fall, dass Sie keine Boa constrictor eingeführt haben, führen Sie einfach pip introduce pandas aus, um das Pandas-Bündel in Ihrem Zustand einzuführen, und führen Sie anschließend die Anweisungen aus, die in dem obigen Code-Stück enthalten sind.

Ein Stück Kuchen, richtig?

Zur Durchsicht in .csv-Datensätzen haben Sie eine vergleichende Kapazität zum Stapeln der Informationen in einem DataFrame: read_csv(). Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie diese Kapazität nutzen können:

Das Trennzeichen, das diese Kapazität berücksichtigt, ist selbstverständlich ein Komma, Sie können jedoch bei Bedarf ein Optionstrennzeichen festlegen. Gehen Sie in die Dokumentation, um herauszufinden, welche verschiedenen Möglichkeiten Sie angeben können, um Ihren Import fruchtbar zu machen!

Beachten Sie, dass es ebenfalls read_table()- und read_fwf()-Kapazitäten gibt, um in der Regel abgegrenzte Dokumente und Tabellen mit fest angeordneten Linien fester Breite in DataFrames durchzusehen. Für die Hauptarbeit ist das Standard-Trennzeichen der Tabulator, Sie können dieses jedoch wieder aufheben und darüber hinaus ein wählbares Trennzeichen festlegen. Darüber hinaus gibt es ebenfalls verschiedene Kapazitäten, mit denen Sie Ihre Informationen in DataFrames abrufen können