Utilizando Python e Exceder as expectativas para a Ciência da Informação
Você certamente perceberá que Exceed expectations é uma aplicação de planilha criada pela Microsoft. Você pode utilizar este aparelho efetivamente aberto para classificar, investigar e armazenar suas informações em tabelas. Além disso, este produto é geralmente utilizado em uma ampla gama de manipulações de uso em todo o mundo.
E mais, em qualquer caso, isto se aplica à ciência da informação.
Você terá que gerenciar estas planilhas mais cedo ou mais tarde, mas geralmente você também não precisará continuar trabalhando nelas. Essa é a razão pela qual os engenheiros da Python executaram abordagens para examinar, compor e controlar esses registros, além de inúmeros tipos diferentes de documentos.
O presente exercício instrucional lhe dará alguns conhecimentos sobre como você pode funcionar com Exceed expectations e Python. Ele fornecerá a você um diagrama de pacotes que você pode usar para empilhar e compor estas planilhas para documentos com a ajuda do Python. Você vai descobrir como funcionar com bundles, por exemplo, pandas, openpyxl, xlrd, xlutils e pyexcel.
As Informações Como Seu Estágio Inicial
No ponto em que você está começando um empreendimento de ciência da informação, você trabalhará regularmente a partir de informações que você acumulou talvez a partir do zero da web, mas provavelmente em geral a partir de conjuntos de dados que você baixa de diferentes pontos, por exemplo, Kaggle, Quandl, e assim por diante.
Seja como for, como regra geral, você descobrirá adicionalmente informações no Google ou em armazéns que são compartilhados por diferentes clientes. Essas informações podem estar em um documento Exceed expectations ou poupadas a um registro com expansão .csv, … Os resultados potenciais podem parecer insondáveis aqui e ali. Seja como for, em qualquer ponto que você tenha informações, seu passo inicial deve ser garantir que você esteja trabalhando com informações subjetivas.
Por causa de uma planilha, você deve apoiar que ela é subjetiva, pois pode não precisar apenas verificar se essas informações podem responder à pergunta de exame que você tem como prioridade principal, além da possibilidade de que você possa confiar nas informações que a planilha contém.
Confira a natureza da sua planilha
Para verificar a natureza geral da sua planilha, você pode revisar a agenda que acompanha a planilha:
A planilha fala com informações estáticas?
A sua planilha mistura informações, contagem e detalhes?
As informações em sua planilha são completas e confiáveis?
A sua planilha tem uma estrutura precisa de planilha?
Você verificou se as equações ao vivo na planilha são legítimas?
Este resumo de perguntas é para garantir que sua planilha não “peca” contra os procedimentos prescritos que são comumente reconhecidos no negócio. Obviamente, o resumo acima não é minucioso: há muitos padrões progressivamente amplos que você pode buscar para garantir que sua planilha não seja estranha. Em qualquer caso, as consultas que foram planejadas acima são mais significativas para quando você precisa garantir se a planilha é subjetiva.
Configurando o seu Espaço de Trabalho
Configurar seu espaço de trabalho é uma das principais coisas que você pode fazer para garantir que você comece bem. O passo inicial é verificar o seu catálogo de trabalho.
No ponto em que você está trabalhando no terminal, você pode inicialmente explorar para o registro que seu documento está localizado e depois iniciar o Python. Isso também implica que você precisa garantir que seu registro está situado no índice do qual você precisa trabalhar!
No entanto, talvez mais significativo, caso você tenha acabado de iniciar sua sessão Python e não tenha nenhuma informação do catálogo em que você está trabalhando, você deve pensar em executar as instruções de acompanhamento:
Introduzir Pacotes para Peruse e Compose Exceed expectations Documentos
Chocantemente, apesar de tudo você terá que realizar uma última coisa ainda mais.
Apesar de você não ter uma idéia neste ponto dos pacotes que você terá que importar suas informações, você precisa garantir que você tem tudo preparado para introduzir esses pacotes quando a oportunidade chegar.
Carga Supera as expectativas Registros como Pandas DataFrames
Isso era tudo o que você esperava fazer para definir a sua condição!
Atualmente, você está pronto para começar a trazer seus recordes.
Uma das maneiras que você usará regularmente para importar seus documentos quando estiver trabalhando com eles para a ciência da informação é com a ajuda do pacote Pandas. A biblioteca Pandas é baseada na NumPy e oferece estruturas de informação simples para utilização e instrumentos de investigação de informação para a linguagem de programação Python.
Esta biblioteca surpreendente e adaptável é utilizada com a maior frequência possível pelos pesquisadores de informação (esperançosos) para obter suas informações em estruturas de informação que são profundamente expressivas para seus exames.
Caso você tenha a partir de agora Pandas acessível através do Boa constrictor, você pode simplesmente empilhar seus documentos em Pandas DataFrames com o arquivo PD.Excel():
Na hipótese de você não ter introduzido Boa constrictor, basta executar pip introduzir pandas para introduzir o pacote Pandas na sua condição e depois executar as instruções que estão incorporadas na peça de código acima.
Um pouco de bolo, correto?
Para ler em registros .csv, você tem uma capacidade comparativa para empilhar as informações em um DataFrame: read_csv(). Aqui está um caso de como você pode utilizar essa capacidade:
O delimitador que esta capacidade considerará é uma vírgula como questão natural, no entanto, você pode determinar um delimitador de opção no caso de ser necessário. Vá até a documentação para descobrir quais os diferentes conteúdos que você pode indicar para tornar sua importação frutífera!
Note que também existem capacidades de read_table() e read_fwf() para ler como regra documentos delimitados e tabelas de linhas dispostas em DataFrames de largura fixa. Para o trabalho principal, o delimitador padrão é a aba, no entanto, você pode novamente ab-rogar isso e, além disso, determinar um caractere separador eletivo. Além disso, há também diferentes capacidades que você pode usar para obter suas informações em DataFrames