Gebruik maken van Python en verwachtingen overtreffen voor Informatiewetenschap

U zult zich waarschijnlijk wel realiseren dat Exceed expectations een door Microsoft gemaakte spreadsheetapplicatie is. U kunt dit effectief open apparaat gebruiken om uw informatie te sorteren, te onderzoeken en op te slaan in tabellen. Bovendien wordt dit product over het algemeen gebruikt in een breed scala aan gebruikshandvatten over de hele wereld.

Bovendien geldt dit in ieder geval voor de informatiewetenschap.

U zult deze spreadsheets vroeg of laat moeten beheren, maar over het algemeen hoeft u er ook niet in te blijven werken. Dat is de reden waarom de Python-technici deze records hebben doorgenomen, gecomponeerd en gecontroleerd, maar daarnaast ook tal van verschillende soorten documenten.

De huidige instructie-oefening geeft u een paar stukjes kennis over hoe u met Exceed expectations en Python kunt functioneren. Het zal u voorzien van een schema van bundels die u kunt gebruiken om deze spreadsheets te stapelen en samen te stellen tot documenten met behulp van Python. U zult erachter komen hoe u kunt functioneren met bundels, bijvoorbeeld panda’s, openpyxl, xlrd, xlutils en pyexcel.

De informatie als beginfase

Op het moment dat je begint met een informatie-wetenschappelijke onderneming, zul je regelmatig werken vanuit informatie die je misschien hebt verzameld door het krabben op het web, maar waarschijnlijk over het algemeen vanuit datasets die je downloadt van verschillende plekken, bijvoorbeeld Kaggle, Quandl, en zo verder.

Hoe het ook zij, in de regel zult u bovendien informatie ontdekken op Google of op opslagplaatsen die door verschillende klanten worden gedeeld. Deze informatie kan in een Exceed expectations document staan of gespaard blijven voor een record met .csv-uitbreiding, … De mogelijke uitkomsten kunnen hier en daar ondoorgrondelijk lijken. Hoe dan ook, op welk punt je ook informatie hebt, je eerste stap zou moeten zijn om ervoor te zorgen dat je met subjectieve informatie werkt.

Op grond van een spreadsheet dient u te ondersteunen dat het subjectief is, omdat u misschien niet alleen moet controleren of deze informatie een antwoord kan geven op de examenvraag die u als belangrijkste prioriteit heeft, maar ook op de kans dat u de informatie die de spreadsheet bevat, kunt vertrouwen.

Controleer de aard van uw spreadsheet

Om de algemene aard van uw spreadsheet te controleren, kunt u de bijbehorende agenda doornemen:

Spreekt de spreadsheet met statische informatie?

Spreekt uw spreadsheet met statische informatie, telt het aantal en de details?

Is de informatie in uw spreadsheet volledig en betrouwbaar?

Heeft uw spreadsheet een precieze werkbladstructuur?

Heeft u gecontroleerd of de live-vergelijkingen in de spreadsheet legitiem zijn?

Dit overzicht van vragen is om er zeker van te zijn dat uw spreadsheet niet ‘zondigt’ tegen de voorgeschreven procedures die algemeen erkend worden in het bedrijf. Het is duidelijk dat de bovenstaande opsomming niet grondig is: er zijn een heleboel progressieve brede normen die u kunt nastreven om ervoor te zorgen dat uw spreadsheet niet een vreemde is. In ieder geval zijn de vragen die hierboven zijn gepland het belangrijkst voor wanneer u er zeker van moet zijn dat de spreadsheet subjectief is.

Het opzetten van uw werkruimte

Het inrichten van uw werkruimte is een van de belangrijkste dingen die u kunt doen om er zeker van te zijn dat u goed van start gaat. De eerste stap is het controleren van uw werkcatalogus.

Op het moment dat u in de terminal werkt, kunt u in eerste instantie naar het register gaan waar uw document zich bevindt en daarna Python opstarten. Dat betekent ook dat u er zeker van moet zijn dat uw record in de index staat die u nodig heeft om te werken!

Maar, misschien nog wel belangrijker, als u net begonnen bent met uw Python-sessie en u heeft geen informatie over de catalogus waarin u werkt, moet u nadenken over het uitvoeren van de bijbehorende aanwijzingen:

Bundels invoeren om de verwachtingen in te schatten en samen te stellen Documenten die de verwachtingen overtreffen

Schokkend genoeg moet je ondanks alles nog één ding bereiken.

Ondanks het feit dat je op dit punt in de bundels nog niet hebt bedacht dat je je informatie moet importeren, moet je er wel voor zorgen dat je alles klaar hebt om die bundels in te voeren als de gelegenheid zich voordoet.

Last overtreft verwachtingen Records Als Pandas DataFrames

Dat was alles wat je verwachtte te doen om je conditie op te bouwen!

Op dit moment ben je klaar om te beginnen met het binnenhalen van je gegevens.

Een van de manieren die je regelmatig zult gebruiken om je documenten te importeren als je met ze werkt voor de informatiekunde is met behulp van de Pandas-bundel. De Pandas-bibliotheek is gebaseerd op NumPy en geeft eenvoudige informatiestructuren en informatieonderzoeksinstrumenten voor de Python-programmeertaal.

Deze verbazingwekkende en aanpasbare bibliotheek wordt zo vaak mogelijk gebruikt door (hoopvolle) informatieonderzoekers om hun informatie in informatiestructuren te krijgen die diepgaand expressief zijn voor hun onderzoek.

In het geval dat u vanaf nu Panda’s toegankelijk heeft via Boa constrictor, kunt u uw documenten eenvoudigweg stapelen in Pandas DataFrames met PD.Excel bestand():

Bij de kans dat u geen Boa constrictor heeft geïntroduceerd, voert u eenvoudigweg pip-introductiepanda’s uit om de Pandas-bundel in uw conditie te introduceren en voert u daarna de aanwijzingen uit die in het bovenstaande code-stuk zijn opgenomen.

Een beetje tof, correct?

Om in .csv-records te lezen, heb je een vergelijkend vermogen om de informatie in een DataFrame te stapelen: read_csv(). Hier is een voorbeeld van hoe u deze capaciteit kunt benutten:

De begrenzing die deze capaciteit als vanzelfsprekend zal beschouwen is een komma, maar u kunt een optiebegrenzer bepalen in het geval dat u dat nodig heeft. Ga naar de documentatie om te ontdekken welke verschillende stellingen u kunt aangeven om uw import vruchtbaar te maken!

Merk op dat er eveneens read_table() en read_fwf() capaciteiten zijn om als regel begrensde documenten en tabellen met vaste-breedte geordende lijnen in DataFrames door te nemen. Voor het hoofdwerk is de standaard begrenzer het tabblad, maar u kunt dit weer opheffen en verder een electief scheidingsteken bepalen. Verder zijn er ook verschillende capaciteiten die u kunt gebruiken om uw informatie in DataFrames te verkrijgen