Utilizar la pitón y superar las expectativas de la ciencia de la información

Seguramente te darás cuenta de que Exceder expectativas es una aplicación de hoja de cálculo creada por Microsoft. Puedes utilizar este aparato abierto de manera efectiva para clasificar, investigar y almacenar tu información en tablas. Además, este producto es generalmente utilizado en una amplia gama de uso manejado en todo el mundo.

Lo que es más, en cualquier caso, esto se aplica a la ciencia de la información.

Tendrás que manejar estas hojas de cálculo tarde o temprano, pero generalmente tampoco tendrás que seguir trabajando en ellas. Esa es la razón por la que los ingenieros de Python han ejecutado enfoques para examinar, componer y controlar estos registros, además de numerosos tipos de documentos diferentes.

El presente ejercicio instructivo le dará algunos conocimientos sobre cómo puede funcionar con Exceder expectativas y Python. Te proporcionará un diagrama de paquetes que puedes usar para apilar y componer estas hojas de cálculo a los documentos con la ayuda de Python. Descubrirás cómo funcionar con los paquetes, por ejemplo, pandas, openpyxl, xlrd, xlutils y pyexcel.

La información como su etapa inicial

En el momento en que empiece una aventura en ciencias de la información, trabajará regularmente a partir de la información que ha acumulado, quizás a partir de la web, pero probablemente en general a partir de conjuntos de datos que se descargan de diferentes lugares, por ejemplo, Kaggle, Quandl, y así sucesivamente.

Sea como fuere, como regla general, descubrirás además información en Google o en almacenes que son compartidos por diferentes clientes. Esta información puede estar en un documento de expectativas de Exceder o en un registro con expansión .csv, … Los resultados potenciales pueden parecer insondables aquí y allá. Sea como fuere, en cualquier momento en que se tenga información, el paso inicial debe ser asegurarse de que se está trabajando con información subjetiva.

En cuanto a la hoja de cálculo, hay que admitir que es subjetiva, ya que no sólo hay que comprobar si esta información puede responder a la pregunta de examen que tiene como prioridad principal, sino también la posibilidad de confiar en la información que contiene la hoja de cálculo.

Compruebe la naturaleza de su hoja de cálculo

Para comprobar la naturaleza general de su hoja de cálculo, puede repasar la agenda adjunta:

¿La hoja de cálculo habla a la información estática?

¿Su hoja de cálculo combina información, recuentos y detalles?

¿La información de tu hoja de cálculo es completa y fiable?

¿Tu hoja de cálculo tiene una estructura precisa?

¿Comprobaste si las ecuaciones en vivo de la hoja de cálculo son legítimas?

Este resumen de las investigaciones es para asegurar que su hoja de cálculo no “peca” contra los procedimientos prescritos que son comúnmente reconocidos en el negocio. Obviamente, este resumen no es exhaustivo: hay muchos estándares progresivamente amplios que puedes seguir para asegurarte de que tu hoja de cálculo no sea extraña. En cualquier caso, las investigaciones que se han planeado anteriormente son más significativas para cuando necesites asegurarte de que la hoja de cálculo es subjetiva.

Configurando su espacio de trabajo

La configuración de su espacio de trabajo es una de las principales cosas que puede hacer para asegurarse de que empiece bien. El paso inicial es revisar tu catálogo de trabajo.

En el momento en que se trabaja en la terminal, se puede explorar inicialmente al registro en el que se encuentra el documento y después poner en marcha Python. Eso también implica que tienes que asegurarte de que tu registro está situado en el índice desde el que tienes que trabajar.

Sin embargo, quizás más significativamente, en el caso de que acabes de empezar tu sesión de Python y no tengas información del catálogo en el que estás trabajando, deberías pensar en ejecutar las instrucciones que lo acompañan:

Introducir paquetes para examinar y componer documentos que superen las expectativas

Sorprendentemente, a pesar de todo, tendrás que lograr una última cosa.

A pesar de que en este momento no se piensa en los paquetes que tendrá que importar su información, sí es necesario asegurarse de tener todo preparado para introducir esos paquetes cuando llegue la oportunidad.

La carga excede las expectativas Registros como Pandas DataFrames

¡Eso era todo lo que esperabas hacer para establecer tu condición!

En este momento, está listo para empezar a traer sus registros.

Uno de los modos que regularmente se utilizan para importar sus documentos cuando se trabaja con ellos para la ciencia de la información es con la ayuda del paquete de Pandas. La biblioteca de Pandas está basada en NumPy y proporciona estructuras de información e instrumentos de investigación de información fáciles de utilizar para el lenguaje de programación Python.

Esta asombrosa y adaptable biblioteca es utilizada tan a menudo como es posible por (esperanzados) investigadores de la información para llevar su información a estructuras de información que son profundamente expresivas para sus exámenes.

En el caso de que a partir de ahora tengas Pandas accesibles a través de Boa constrictor, puedes simplemente apilar tus documentos en Pandas DataFrames con el archivo PD.Excel():

En el caso de que no hayas introducido Boa constrictor, simplemente ejecuta pip introduce pandas para introducir el paquete de pandas en tu condición y después ejecuta las instrucciones que se incorporan en la pieza de código de arriba.

Un poco de pastel, ¿correcto?

Para examinar con detenimiento los registros .csv, tienes una capacidad comparativa para apilar la información en un DataFrame: read_csv(). Este es un caso de cómo puedes utilizar esta capacidad:

El delimitador que esta capacidad considerará es una coma por supuesto, sin embargo, puede determinar un delimitador de opción en caso de que lo necesite. Vaya a la documentación para descubrir qué diferentes contenciones puede indicar para que su importación sea fructífera.

Obsérvese que también hay capacidades read_table() y read_fwf() para examinar con detenimiento, como norma, documentos delimitados y tablas de líneas ordenadas de anchura fija en DataFrames. Para el trabajo principal, el delimitador por defecto es la pestaña, sin embargo, se puede volver a abrogar ésta y además determinar un carácter separador electivo. Además, hay también diferentes capacidades que puedes usar para obtener tu información en los DataFrames