Визуализация данных играет важную роль в анализе данных. Pandas — это мощная библиотека анализа данных на Python для науки о данных. Он предоставляет различные варианты визуализации данных с помощью метода .plot(). Даже если вы новичок, вы можете легко построить график своих данных с помощью библиотеки Pandas. Вам необходимо импортировать пакеты pandas и matplotlib.pyplot для визуализации данных.

В этой статье мы рассмотрим различные методы построения графиков данных с помощью Python Pandas. Мы выполнили все примеры в редакторе исходного кода pycharm с помощью пакета matplotlib.pyplot.

Построение в Pandas Python

В Pandas.plot() имеет несколько параметров, которые вы можете использовать в зависимости от ваших потребностей. В основном, используя параметр «kind», вы можете определить, какой тип графика вы будете создавать.

Синтаксис для построения данных с использованием Pandas Python

Следующий синтаксис используется для построения DataFrame в Pandas Python:

# Импорт pandas и matplotlib.pyplot

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Подготовка данных для создания DataFrame

data_frame = {

'Column1': ['field1', 'field2', 'field3', 'field4',...],

‘Column2': ['field1', 'field2', 'field3', 'field4',...]

}

var_df= pd.DataFrame(data_frame, columns=['Column1', 'Column2])

print(Variable)

# построение гистограммы

var_df.plot.bar(x='Column1', y='Column2')

plt.show()

Вы также можете определить тип графика, используя параметр kind следующим образом:

var_df.plot(x='Column1', y='Column2', kind=’bar’)

Объекты Pandas DataFrames имеют следующие методы построения графиков:

• Точечный график : plot.scatter()
• Построение столбцов : plot.bar(), plot.barh(), где h представляет собой график горизонтальных столбцов.
• Линейный график : plot.line()
• Построение пирога: plot.pie()

Если пользователь использует только метод plot() без использования каких-либо параметров, он создает линейный график по умолчанию.

Теперь мы подробно остановимся на некоторых основных типах построения графиков с помощью некоторых примеров.

Точечная диаграмма в Pandas

В этом типе построения графиков мы представили взаимосвязь между двумя переменными. Возьмем пример.

Пример

Например, у нас есть данные о корреляции между двумя переменными GDP_growth и Oil_price. Чтобы построить связь между двумя переменными, мы выполнили следующий фрагмент кода в нашем редакторе исходного кода:

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

gdp_cal= pd.DataFrame({

'GDP_growth': [6.1, 5.8, 5.7, 5.7, 5.8, 5.6, 5.5, 5.3, 5.2, 5.2],

'Oil_Price': [1500, 1520, 1525, 1523, 1515, 1540, 1545, 1560, 1555, 1565]

})

df = pd.DataFrame(gdp_cal, columns=['Oil_Price', 'GDP_growth'])

print(df)

df.plot(x='Oil_Price', y='GDP_growth', kind = 'scatter', color= 'red')

plt.show()

Построение линейных диаграмм в Pandas

График линейной диаграммы — это основной тип построения, при котором заданная информация отображается в виде ряда точек данных, которые далее соединяются сегментами прямых линий. Используя линейные диаграммы, вы также можете показать тенденции изменения информации во времени.

Пример

В приведенном ниже примере мы взяли данные об уровне инфляции за прошлый год. Сначала подготовьте данные, а затем создайте DataFrame. Следующий исходный код строит линейный график доступных данных:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as pltinfl_cal = {'Year': [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011],

'Infl_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]

}

data_frame = pd.DataFrame(infl_cal, columns=['Year', 'Infl_Rate'])

data_frame.plot(x='Year', y='Infl_Rate', kind='line')

plt.show()

В приведенном выше примере вам нужно установить kind = ‘line’ для построения линейного графика.

Метод 2 # Использование метода plot.line()

Приведенный выше пример вы также можете реализовать с помощью следующего метода:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as pltinf_cal = {'Year': [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011],

'Inflation_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]

}

data_frame = pd.DataFrame(inf_cal, columns=['Inflation_Rate'], index=[2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011])

data_frame.plot.line()



plt.title('Inflation Rate Summary of Past 11 Years')

plt.ylabel('Inflation_Rate')

plt.xlabel('Year')

plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as pltlit_cal = {

'Country_Names': ['Pakistan', 'USA', 'China', 'India', 'UK', 'Austria', 'Egypt', 'Ukraine', 'Saudia', 'Australia',

'Malaysia'],

'litr_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]

}

data_frame = pd.DataFrame(lit_cal, columns=['Country_Names', 'litr_Rate'])

print(data_frame)

data_frame.plot.bar(x='Country_Names', y='litr_Rate')

plt.show()

data_frame.plot(x='Country_Names', y='litr_Rate', kind='bar')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pddata_chart = {'litr_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]}

df = pd.DataFrame(data_chart, columns=['litr_Rate'], index=['Pakistan', 'USA', 'China', 'India', 'UK', 'Austria', 'Egypt', 'Ukraine', 'Saudia', 'Australia',

'Malaysia'])



df.plot.barh()



plt.title('Literacy Rate in Various Countries')

plt.ylabel('Country_Names')

plt.xlabel('litr_Rate')

plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as pltmaterial_per = {'Earth_Part': [71,18,7,4]}

dataframe = pd.DataFrame(material_per,columns=['Earth_Part'],index = ['Water','Mineral','Sand','Metals'])



dataframe.plot.pie(y='Earth_Part',figsize=(7, 7),autopct='%1.1f%%', startangle=90)

plt.show()

В этой статье объясняется, как разделить строки в Python с помощью методов «split()» и «partition()». Эти методы особенно полезны, если вы хотите преобразовать предложение или группу слов в анализируемые и повторяемые типы Python. Все примеры кода в этой статье протестированы на Python версии 3.8.6.

Метод разделения

Метод split() может использоваться для разделения слов с использованием разделителя, указанного пользователем. Он возвращает список разделенных слов без разделителя. Если разделитель не указан пользователем, пробел (один или несколько) используется в качестве единственного разделителя.

Например, приведенный ниже код вернет в качестве вывода «[‘Linux’, ‘Ex’]»:

text = "Linux Ex"

text.split()

Приведенный ниже код вернет «[‘AndreyEx’, ‘ru’]» в качестве вывода, когда «.» используется как разделитель:

text = "AndreyEx.ru"

text.split(“.”)

Разделитель не обязательно должен состоять из одного символа. Метод split принимает два аргумента:

• sep: разделитель, который будет использоваться для разделения
• maxsplit: количество делений, которое нужно сделать

Оба эти аргумента необязательны. Как упоминалось выше, если аргумент «sep» не указан, пробел используется в качестве разделителя для разделения. Аргумент «maxsplit» имеет значение по умолчанию «-1» и по умолчанию разбивает все вхождения. Рассмотрим код ниже:

text = "AndreyEx.co.us"

text.split(“.”)

В качестве вывода он вернет «[‘AndreyEx’, ‘co’, ‘us’]». Если вы хотите остановить разделение при первом появлении разделителя, укажите «1» в качестве аргумента «maxsplit».

text = "AndreyEx.co.us"

text.split(“.”, 1)

Приведенный выше код вернет в качестве вывода «[‘AndreyEx’, ‘co.us’]». Просто укажите количество вхождений, когда вы хотите, чтобы процесс разделения остановился, в качестве второго аргумента.

Обратите внимание, что если есть последовательные разделители, для остальных разделителей после первого разделения будет возвращена пустая строка (когда аргумент «maxsplit» не используется):

text = "AndreyEx.ru"

text.split(".")

Приведенный выше код вернет «[‘AndreyEx’,», ‘ru’] »в качестве вывода. Если вы хотите удалить пустые строки из результирующего списка, вы можете использовать следующий оператор понимания списка:

text = "AndreyEx.ru"

result = text.split(".")

result = [item for item in result if item != ""]

print (result)

Вы получите «[‘AndreyEx’, ‘ru’]» в качестве вывода после выполнения приведенного выше примера кода.

Обратите внимание, что метод split() перемещается слева направо для разделения строк на слова. Если вы хотите разделить строку справа налево, используйте вместо этого «rsplit()». Его синтаксис, использование и аргументы точно такие же, как у метода split().

Если при использовании методов «split()» или «rsplit()» в строке не обнаружен разделитель, исходная строка возвращается как единственный элемент списка.

Метод разделения

Метод partition() может использоваться для разделения строк, и он работает идентично методу split() с некоторыми отличиями. Наиболее заметное отличие состоит в том, что он сохраняет разделитель и включает его как элемент в результирующий кортеж, содержащий разделенные слова. Это особенно полезно, если вы хотите разделить строку на повторяющийся объект (в данном случае кортеж), не удаляя исходные символы. Рассмотрим код ниже:

text = "AndreyEx.ru"

result = text.partition(".")

print (result)

Приведенный выше пример кода вернет «(‘AndreyEx’, ‘.’, ‘ru’)» в качестве вывода. Если вы хотите, чтобы результат был типа списка, используйте вместо этого следующий пример кода:

text = "AndreyEx.ru"

result = list(text.partition("."))

print (result)

Вы должны получить «[‘AndreyEx’, ‘.’, ‘ru’]» в качестве вывода после выполнения приведенного выше примера кода.

Метод partition() принимает только один аргумент, называемый sep. Пользователи могут указать разделитель любой длины. В отличие от метода split(), этот аргумент является обязательным, поэтому вы не можете пропустить разделитель. Однако вы можете указать пробел в качестве разделителя.

Обратите внимание, что метод разделения останавливается при первом появлении разделителя. Поэтому, если ваша строка содержит несколько разделителей, метод partition() проигнорирует все другие вхождения. Вот пример, иллюстрирующий это:

text = "AndreyEx.co.us"

result = list(text.partition("."))

print (result)

Пример кода выдаст в качестве вывода «[‘AndreyEx’, ‘.’, ‘Co.us’]». Если вы хотите разделить все вхождения разделителя и включить разделитель в окончательный список, возможно, вам придется использовать шаблон «Регулярное выражение» или «Регулярное выражение». В примере, упомянутом выше, вы можете использовать шаблон RegEx следующим образом:

import re

text = "AndreyEx.co.us"

result = re.split("(.)", text)

print (result)

Вы получите «[‘AndreyEx’, ‘.’, ‘Co’, ‘.’, ‘Us’]» в качестве вывода после выполнения приведенного выше примера кода. Точка была экранирована в операторе RegEx, упомянутом выше. Обратите внимание, что хотя приведенный выше пример работает с одним символом точки, он может не работать со сложными разделителями и сложными строками. Возможно, вам придется определить свой собственный шаблон RegEx в зависимости от вашего варианта использования. Пример приведен здесь, чтобы дать вам некоторое представление о процессе сохранения разделителя в окончательном списке с помощью операторов RegEx.

Метод partition() иногда может оставлять пустые строки, особенно когда разделитель не найден в строке, которую нужно разделить. В таких случаях вы можете использовать операторы понимания списка для удаления пустых строк, как описано в разделе о методе «split()» выше.

text = "AndreyEx"

result = list(text.partition("."))

result = [item for item in result if item != ""]

print (result)

После выполнения приведенного выше кода вы должны получить в качестве вывода «[‘AndreyEx’]».

Вывод

Для простых и понятных разделений вы можете использовать методы «split()» и «partition()», чтобы получить повторяющиеся типы. Для сложных строк и разделителей вам нужно будет использовать операторы RegEx.

Любые строковые данные можно заменить другой строкой в ​​Python с помощью метода replace(). Но если вы хотите заменить любую часть строки на соответствие определенному шаблону, вам необходимо использовать регулярное выражение. Он используется для поиска определенного шаблона в конкретном строковом значении, и строка будет заменена другой строкой, если будет найдено какое-либо совпадение. Python использует модуль ‘re’ для использования шаблона регулярного выражения в скрипте для поиска, сопоставления или замены. Использование шаблонов регулярных выражений для замены строк немного медленнее, чем обычный метод replace(), но многие сложные поиски и замены можно легко выполнить с помощью шаблона. Вы можете заменить строку различными способами, используя шаблон в Python. В этой статье показаны некоторые распространенные варианты использования шаблона для замены строки.

Список метасимволов:

Прежде чем использовать шаблон для замены строки, вы должны знать, как написать шаблон регулярного выражения. Вы можете использовать любое строковое значение в качестве шаблона для точного совпадения. Но для конкретного поиска вы должны написать шаблон регулярного выражения с использованием метасимвола. Список наиболее часто используемых метасимволов для написания шаблонов приведен ниже со смыслом.

Метод Replace:

В Python для замены строки используется метод sub() модуля re.

Синтаксис:

sub(pattern, replace, string, count=0, flags=0)

#!/usr/bin/env python3

# Импортировать модуль регулярных выражений



# Import regex module

import re



# Определить строку

orgStr = "Это дождливый день"



# Заменить строку

repStr = re.sub("дождливый", "солнечный", orgStr)



# Распечатать исходную строку

print("Оригинальный текст:", orgStr)



# Распечатать замененную строку

print("Замененный текст:", repStr)

#!/usr/bin/env python3

# Импортировать модуль регулярных выражений

import re



# Возьмите строку input

originalText = input("Введите текстn")



# Замените строку на основе шаблона

replacedText = re.sub('^[A-Za-z]+' , '', originalText).upper()



# Распечатать замененную строку

print("Замененный текст:", replacedText)

#!/usr/bin/env python3

# Импортировать модуль регулярных выражений

import re



# Возьмите строку input

originalText = input("Введите URL-адресn")



# Замените строку на основе шаблона

replacedText = re.sub('[a-z0-9]+$' , 'ru', originalText)



# Распечатать замененную строку

print("Замененный текст:", replacedText)

#!/usr/bin/env python3

# Импортировать модуль регулярных выражений

import re



# Определить строку

emails = 'nadmin@google.runmanager@yahoo.com nandreyex@andreyex.ru'



# Заменить конкретную часть строка на основе шаблона

replacedText = re.sub('@[a-z]*', '@andreyex', emails)



# Вывести исходную строку

print("Первоначальный текст:", emails)



# Печать замененных строк

print("nЗамененный текст:", replacedText)

Python поддерживает множество различных типов объектов данных. Два из них — это объекты bytearray и bytes. Функция bytearray() возвращает объект массива байтов. Этот объект является изменяемым и поддерживает целые числа от 0 до 255. Функция bytes() возвращает байтовые объекты, не может быть изменена и поддерживает целые числа от 0 до 255. В этой статье будут описаны эти функции и объяснено, как можно преобразовать объекты байтового массива. в байтовые объекты.

Синтаксис метода bytearray()

bytearray ([ data_source [, encoding [, errors]]])

Три аргумента этого метода необязательны. Первый аргумент используется для инициализации списка байтов. Если первым аргументом является строка, то второй аргумент используется для кодирования. Наконец, третий аргумент используется для отображения ошибки в случае сбоя кодирования.

Синтаксис метода bytes()

bytes ([data_source [, encoding [, errors]]])

Все аргументы функции bytes() необязательны, как и метод bytearray(). Функции этих аргументов такие же, как и у упомянутого выше метода bytearray().

Способ преобразования ByteArray в байтах в Python будет показано ниже, используя несколько простых примеров для лучшего понимания этого процесса.

Пример 1: преобразование данных списка из байтового массива в байты

Когда функция bytearray() содержит только один аргумент, значением аргумента будет данные словаря или переменная. В следующем примере показано, как объект словаря может быть преобразован в объект байтового массива и как затем объект байтового массива может быть преобразован в байтовый объект. Затем первый цикл for используется для отображения значений таблицы трансляции кодов ASCII, а второй цикл for используется для отображения символов соответствующих кодов ASCII.

#!/usr/bin/env python3



# Определить список

listdata = [72, 69, 76, 76, 79]

# Распечатать содержимое списка

print(" n Значения словаря: n ", listdata)



# Инициализировать объект ByteArray , со списком

byteArrayObject = ByteArray(ListData)

# печать ByteArray, значение объекта

print(" n выходной метод ByteArray(): n" ,byteArrayObject)



# Преобразование объекта bytearray в объект 

byteObject = bytes(byteArrayObject)

# Печать значения объекта байтов

print(" n Вывод метода bytes(): n ", byteObject)



print(" n Значения байтов в формате ASCII ")

# Итерировать байтовый объект, используя цикл

for val in byteObject:

print(val,' ', end='')



print( " n Строковые значения байтов")

# Итерировать байтовый объект, используя цикл

for val in byteObject:

print(chr(val),' ', end='')

#!/usr/bin/env python3



# Возьмите строковое значение

text = input("Введите любой текст: n")



# Инициализировать ByteArray объект строки и кодирование

byteArrObj = ByteArray(text, 'UTF-8')

print(" n Вывод метода bytesarray(): n ", byteArrObj)



# Конвертировать bytearray в байты

byteObj = bytes(byteArrObj)

print(" n Вывод метода bytes(): n", byteObj)

# Преобразовать байты значения в строку, используя emcoding

print(" n Строку значения байт»)

print(byteObj.Decode("UTF-8"))

#!/usr/bin/env python3



попробовать :

# Возьмем любое числовое значение

text = int(input("Введите любое число:"))



# Инициализировать ByteArray объект с номером

byteArrObj = bytearray(text)

print("n Вывод метода bytesarray(): n ", byteArrObj)



# Преобразование объекта

byteObj = bytes(byteArrObj)

print(" n Вывод метода bytes(): n ", byteObj)



# Распечатать размер объекта байтов

print(" n Длина объекта байтов: ", len(byteObj))

except ValueError:

print(" Введите любое число значение ")

#!/usr/bin/env python3



# Создание ByteArray и добавить элемент, используя метод добавления()

arrVal = bytearray()

arrVal.append(80)

arrVal.append(121)

arrVal.append(116)

arrVal.append(104)

arrVal.append(111)

arrVal.append(110)



# Распечатать значения bytearray()

print(" n Вывод метода bytearray(): n", arrVal)



# Преобразование объекта bytearray в объект

byteObject = bytes(arrVal)



# Печать значения объекта байтов

print(" n Вывод метода bytes(): n ", byteObject)

В Python есть библиотека с именем UUID (универсальный уникальный идентификатор) для генерации случайного объекта длиной 128 бит. Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера. Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов. UUID используется для многих целей, таких как создание уникального случайного идентификатора, MAC-адреса на основе идентификатора, криптографических значений хеш-функции или случайных документов. Из этой статьи Вы узнаете, как создавать различные типы библиотек UUID, используя разные функции UUID.

Пример 1: Создание UUID на основе системного времени и MAC-адреса

В следующем примере показано использование функции  uuid1() модуля UUID для генерации различных значений UUID и читать и печатать различные значения свойств объекта UUID. Объект UID определяется путем вызова метода uuid1() для генерации уникального идентификатора на основе системного времени и MAC-адреса. Затем печатаются нормально сгенерированный идентификатор, соответствующее значение в байтах, целочисленное значение и шестнадцатеричное значение идентификатора. Затем в следующей части сценария печатаются свойства версии, полей, узла и времени идентификатора.

#!/usr/bin/env python3



# Импорт модуля uuid 

import uuid



# Создание случайного идентификатора с помощью uuid1()

UID = uuid.uuid1()



# Распечатать нормальный идентификатор

print("Нормальное значение:", UID)

# Распечатать байтовый идентификатор

print("Значение байта:", repr(UID.bytes))

# Распечатать целочисленный идентификатор

print("Целое число value:", UID.int)

# Распечатать шестнадцатеричный идентификатор

print(" Шестнадцатеричное значение:", UID.hex)



# Распечатать номер версии

print("Версия:", UID.version)

# Распечатать значения полей

print("Поля:", UID.fields)

# Распечатать значение MAC в шестнадцатеричном формате

print("Значение узла:", hex(UID.node))

# Распечатать значение времени

print(" Значение времени:", UID.time)

#!/usr/bin/env python3

# Импорт модуля uuid

import uuid



# Определение кортежа из трех имен хостов 

hosts = ('www.andreyex.ru', 'www.google.com', 'zavod-gornica.ru')



# Итерировать значения кортежа, используя цикл

for hostname in hosts:

# Распечатать имя хоста

print("Hostname:", hostname)

# Используйте uuid5(), чтобы получить значение SHA-1

print('t Значение SHA-1:', uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, hostname))

# Используйте uuid3() для получения значения MD5

print('t Значение MD5:', uuid.Uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, hostname))

#!/usr/bin/env python3



# Импорт модуля uuid

import uuid

# Инициализируем переменную

i = 1

# Повторяем цикл пять раз,

while(i<6):

# Сгенерируем случайное число

print("No-", i, ' ', uuid.uuid4())

# Увеличиваем значение на единицу

i = i + 1

#!/usr/bin/env python3

# Импорт модуля uuid

import uuid



# Создаем список идентификаторов допустимого формата

list_Ids = [

'a4f8dd97-c8be-345b-239e-8a68e6abf800',

'673a5eaa-56c6-aaaa-bc4567-4536cd,

'dcbbaa88-5bf1-11dd-ab48-990ab200d674',

'4567aabb-89ad-77ab-67ad-aaaccdd904ae'

]



# Распечатать значения списка с помощью цикла

print(' n Значения списка:')

for val in list_Ids:

print(val)



# Значения списка будут преобразованы в uuid и отсортированы

try:

  uuids = [ uuid.UUID(s) for s in list_Ids ]

  uuids.sort()

print(' n Значения отсортированных uuids:')

  for val in uuids:

    print (val)



except ValueError:

# Распечатать сообщение об ошибке, если какое-либо значение списка находится в недопустимом формате

print('Плохо сформированный шестнадцатеричный UUID')