Bir dizeden pandas dataframe nasıl oluşturulur

Bir dizeden pandas DataFrame oluşturmak için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

 import pandas as pd
import io   

df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" , ")

Bu özel sözdizimi, string_data adı verilen dizede bulunan değerleri kullanarak bir pandas DataFrame oluşturur.

Aşağıdaki örnekler bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Virgül Ayırıcılarla Dizeden DataFrame Oluşturma

Aşağıdaki kod, dize değerlerinin virgüllerle ayrıldığı bir dizeden pandas DataFrame’in nasıl oluşturulacağını gösterir:

 import pandas as pd
import io

#define string
string_data="""points, assists, rebounds
5, 15, 22
7, 12, 9
4, 3, 18
2, 5, 10
3, 11, 5
"""

#create pandas DataFrame from string
df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" , ")

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 5 15 22
1 7 12 9
2 4 3 18
3 2 5 10
4 3 11 5

Sonuç, beş satır ve üç sütundan oluşan bir pandas DataFrame’dir.

Örnek 2: Noktalı Virgül Ayırıcıları Olan Bir Dizeden DataFrame Oluşturma

Aşağıdaki kod, dize değerlerinin noktalı virgüllerle ayrıldığı bir dizeden pandas DataFrame’in nasıl oluşturulacağını gösterir:

 import pandas as pd
import io

#define string
string_data="""points;assists;rebounds
5;15;22
7;12;9
4;3;18
2;5;10
3;11;5
"""

#create pandas DataFrame from string
df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" ; ")

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 5 15 22
1 7 12 9
2 4 3 18
3 2 5 10
4 3 11 5

Sonuç, beş satır ve üç sütundan oluşan bir pandas DataFrame’dir.

Farklı bir ayırıcıya sahip bir dizeniz varsa, ayırıcıyı belirtmek için read_csv() işlevindeki sep bağımsız değişkenini kullanmanız yeterlidir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer ortak görevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame sütunlarını dizelere dönüştürme
Pandalar’da zaman damgasını tarih/saat’e dönüştürme
Pandalar’da DateTime’ı tarihe nasıl dönüştürebilirim?