Size: a a a

Python для анализа данных

2019 August 25

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
тоже самое, только, в sns
источник

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
в sns и в pd все работает, не могу понять почему это не так в plt
источник
2019 August 27

VP

Vlad P in Python для анализа данных
Есть вопрос) Который час уже бьюсь - не найду ответа)
1. Есть список  ex - из 3х элементов (проверял - формат List), каждый элемент - str
2. Я пишу цикл:
ex_df = pd.DataFrame()
for i in ex:
   gt = query_excel(i)
   ex_df.append(gt,ignore_index=True)

По идеи - в ex_df должны добавляться с каждой итерации данные с query_excel (функция возвращает DataFrame).
Я думал трабла в списке ex - но там вроде все ок.
Что я делаю не так?)
источник

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Vlad P
Есть вопрос) Который час уже бьюсь - не найду ответа)
1. Есть список  ex - из 3х элементов (проверял - формат List), каждый элемент - str
2. Я пишу цикл:
ex_df = pd.DataFrame()
for i in ex:
   gt = query_excel(i)
   ex_df.append(gt,ignore_index=True)

По идеи - в ex_df должны добавляться с каждой итерации данные с query_excel (функция возвращает DataFrame).
Я думал трабла в списке ex - но там вроде все ок.
Что я делаю не так?)
а так?
ex_df = []
ex = ['asdas', 456, 'asdas46']
for i in ex:
   ex_df.append(i)

ex_df = pd.DataFrame(ex_df)
источник

R

Roman in Python для анализа данных
А почему просто не прочитаете файл и не сделаете explode. Новая функция в 0.25, лист из ячейки пандаса распиливает по датафрейму
источник

VP

Vlad P in Python для анализа данных
@lytvyniukWebAnalyst ,@Roman_Volykhin - спасибо за ответы)
Правда ни один мне из них не помог - но узнал про функцию explode и обновил Pandas в Jupyter, что полезно))
Решил все проще. В функции query_excel в итоге возвращал не DataFrame, а словарь.
Ну и дальше циклом по ex  норм словарь собрал.
А словарь уже проще на DataFrame распихать будет))
P.S. Не зря @dmitryrodin  нам повторял, что словари круче DataFrame))
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
Vlad P
@lytvyniukWebAnalyst ,@Roman_Volykhin - спасибо за ответы)
Правда ни один мне из них не помог - но узнал про функцию explode и обновил Pandas в Jupyter, что полезно))
Решил все проще. В функции query_excel в итоге возвращал не DataFrame, а словарь.
Ну и дальше циклом по ex  норм словарь собрал.
А словарь уже проще на DataFrame распихать будет))
P.S. Не зря @dmitryrodin  нам повторял, что словари круче DataFrame))
Хе-хе) Я такого никогда не говорил )))
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
я говорил что не вижу смысла в pandas, когда есть базы данных, а простейшие операции проще на словарях
источник

VP

Vlad P in Python для анализа данных
Dmitry Rodin
я говорил что не вижу смысла в pandas, когда есть базы данных, а простейшие операции проще на словарях
Вот про 2ю часть я сейчас убедился на своем опыте)
источник

YP

Yuriy Prudnikov in Python для анализа данных
Vlad P
Есть вопрос) Который час уже бьюсь - не найду ответа)
1. Есть список  ex - из 3х элементов (проверял - формат List), каждый элемент - str
2. Я пишу цикл:
ex_df = pd.DataFrame()
for i in ex:
   gt = query_excel(i)
   ex_df.append(gt,ignore_index=True)

По идеи - в ex_df должны добавляться с каждой итерации данные с query_excel (функция возвращает DataFrame).
Я думал трабла в списке ex - но там вроде все ок.
Что я делаю не так?)
Я правильно понял, что после выполнения цикла в ex_df ничего нет?
источник

VP

Vlad P in Python для анализа данных
да, пустой DataFrame отдается
источник

YP

Yuriy Prudnikov in Python для анализа данных
ex_df.append(gt,ignore_index=True)

Замени на
ex_df = ex_df.append(gt,ignore_index=True)

И все заработает)
источник

dd

dgj dfsh in Python для анализа данных
Dmitry Rodin
я говорил что не вижу смысла в pandas, когда есть базы данных, а простейшие операции проще на словарях
как в БД развернуть значения в какой-то колонке, чтобы они стали колонками, типа как в pandas можно сделать с pivot_table?
источник

dd

dgj dfsh in Python для анализа данных
Dmitry Rodin
я говорил что не вижу смысла в pandas, когда есть базы данных, а простейшие операции проще на словарях
слишком самонадеянно и категорично, не находите?
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
dgj dfsh
как в БД развернуть значения в какой-то колонке, чтобы они стали колонками, типа как в pandas можно сделать с pivot_table?
смотря про какую идет речь) и все же надо отталкиваться не от того как в пандасе, а от того какая задача 🙂
источник

dd

dgj dfsh in Python для анализа данных
Dmitry Rodin
смотря про какую идет речь) и все же надо отталкиваться не от того как в пандасе, а от того какая задача 🙂
про ту БД, с которой у вас есть опыт
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
давайте не заниматься суходрочкой, опишите задачу, тогда можно будет прикинуть как ее правильно решить
источник

dd

dgj dfsh in Python для анализа данных
описал сообщением выше
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
типа как в pandas можно сделать с pivot_table - это не задача, это какая-то попытка подгонать базу под пандас. Тебе никода не закажут “сделать: сделать что-то pivot_table” это инструмент а не задача
источник

DR

Dmitry Rodin in Python для анализа данных
а так, прошу пример входных данных и разберем его
источник