Utilizzare il Pitone e superare le aspettative per la scienza dell’informazione

Vi renderete sicuramente conto che Exceed expectations è un’applicazione per fogli di calcolo creata da Microsoft. Potete utilizzare questo apparato aperto in modo efficace per ordinare, investigare e memorizzare le vostre informazioni in tabelle. Inoltre, questo prodotto è generalmente utilizzato in un’ampia gamma di maniglie di utilizzo in tutto il mondo.

In ogni caso, questo vale anche per la scienza dell’informazione.

Prima o poi dovrai gestire questi fogli di calcolo, ma in genere non dovrai nemmeno continuare a lavorarci. Questo è il motivo per cui gli ingegneri Python hanno eseguito degli approcci per esaminare, comporre e controllare questi record, ma in aggiunta a numerosi tipi di documenti diversi.

Il presente esercizio didattico vi darà qualche informazione su come potete funzionare con Exceed expectations e Python. Vi fornirà un diagramma di pacchetti che potrete utilizzare per impilare e comporre questi fogli di calcolo su documenti con l’aiuto di Python. Capirete come funziona con i bundle, per esempio, panda, openpyxl, xlrd, xlutils e pyexcel.

Le informazioni come fase iniziale

Nel momento in cui si inizia un’impresa di scienza dell’informazione, si lavora regolarmente a partire da informazioni che si sono accumulate forse dal web scratching, ma probabilmente in generale da set di dati che si scaricano da diversi punti, per esempio, Kaggle, Quandl, e così via.

Sia come sia, come regola generale, scoprirete anche informazioni su Google o sui magazzini che sono condivise da diversi clienti. Queste informazioni possono essere contenute in un documento Exceed expectations o essere salvate in un record con l’espansione .csv, … I potenziali risultati possono sembrare insondabili qua e là. Sia come sia, in qualsiasi punto si disponga di informazioni, il passo iniziale dovrebbe essere quello di assicurarsi di lavorare con informazioni soggettive.

A causa di un foglio di calcolo, dovreste sostenere che è soggettivo, in quanto potreste non avere solo bisogno di verificare se queste informazioni possono rispondere alla domanda d’esame che avete come priorità principale, ma anche, nella remota possibilità che possiate confidare nelle informazioni che il foglio di calcolo contiene.

Controlla la natura del tuo foglio di calcolo

Per verificare la natura generale del vostro foglio di calcolo, potete consultare l’agenda che lo accompagna:

Il foglio di calcolo parla di informazioni statiche?

Il vostro foglio di calcolo unisce informazioni, conteggio e dettagli?

Le informazioni contenute nel vostro foglio di calcolo sono complete e affidabili?

Il vostro foglio di lavoro ha una struttura precisa?

Avete controllato se le equazioni in tempo reale nel foglio di calcolo sono legittime?

Questa raccolta di richieste serve a garantire che il vostro foglio di calcolo non “pecchi” contro le procedure prescritte che sono comunemente riconosciute nell’azienda. Ovviamente, l’analisi di cui sopra non è esaustiva: ci sono molti standard progressivamente ampi che potete perseguire per garantire che il vostro foglio di calcolo non sia strano. In ogni caso, le richieste che sono state pianificate sopra sono più significative per quando è necessario assicurarsi che il foglio di calcolo sia soggettivo.

Impostazione dello spazio di lavoro

L’allestimento del vostro spazio di lavoro è una delle cose principali che potete fare per assicurarvi di iniziare bene. Il primo passo è quello di controllare il vostro catalogo di lavoro.

Nel momento in cui si lavora nel terminale, si può inizialmente esplorare il registro in cui si trova il documento e successivamente avviare Python. Questo implica anche che dovete assicurarvi che il vostro record si trovi nell’indice dal quale dovete lavorare!

Tuttavia, forse più significativamente, nel caso in cui abbiate appena iniziato la vostra sessione di Python e non abbiate alcuna informazione del catalogo in cui state lavorando, dovreste pensare di eseguire le indicazioni di accompagnamento:

Introdurre i bundle per l’uso e la composizione Superare le aspettative Documenti

Sorprendentemente, nonostante tutto quello che dovrai fare per realizzarne uno, a maggior ragione l’ultima cosa.

Nonostante il fatto che a questo punto non abbiate un pensiero nei pacchetti che dovrete importare le vostre informazioni, dovete assicurarvi di avere tutto pronto per introdurre quei pacchetti quando se ne presenterà l’occasione.

Onere Superare le aspettative Registrazioni come Pandas DataFrame

Questo era tutto quello che ci si aspettava che facessi per impostare la tua condizione!

Al momento, siete pronti per iniziare a portare i vostri dischi.

Uno dei modi che utilizzerete regolarmente per importare i vostri documenti quando lavorerete con loro per la scienza dell’informazione è con l’assistenza del fascio di Pandas. La libreria Pandas si basa su NumPy e fornisce strutture informative semplici da utilizzare e strumenti di indagine informativa per il linguaggio di programmazione Python.

Questa sorprendente e adattabile biblioteca è utilizzata il più spesso possibile dai (speranzosi) ricercatori dell’informazione per inserire le loro informazioni in strutture informative profondamente espressive per i loro esami.

Nel caso in cui a partire da ora si disponga di panda accessibili tramite Boa constrictor, è possibile impilare semplicemente i documenti in Pandas DataFrames con file PD.Excel():

Nella remota possibilità che non abbiate introdotto il Boa constrictor, è sufficiente eseguire pip introduce panda per introdurre il bundle Pandas nelle vostre condizioni e successivamente eseguire le direzioni che sono incorporate nel pezzo di codice di cui sopra.

Un po’ di torta, giusto?

Per sfogliare i record .csv, si ha una capacità comparativa per impilare le informazioni in un DataFrame: read_csv(). Ecco un caso di come si può utilizzare questa capacità:

Il delimitatore che questa capacità prenderà in considerazione è una virgola, tuttavia, è possibile determinare un delimitatore di opzione nel caso in cui sia necessario. Andate alla documentazione per scoprire quali sono le diverse contestazioni che potete indicare per rendere fruttuosa la vostra importazione!

Si noti che esistono anche capacitt di lettura_tabellaa() e di lettura_fwf() per l’uso di documenti e tabelle di linee disposte a larghezza fissa in DataFrames. Per il lavoro principale, il delimitatore di default è la scheda, tuttavia, si può di nuovo abrogare questo e inoltre determinare un carattere separatore elettivo. Inoltre, ci sono anche diverse capacità che si possono utilizzare per ottenere le informazioni nei DataFrame