Knihovna pandas a základní manipulace s tabulkovými daty #

Před jakoukoli složitější analýzou je třeba naučit se základy práce se zpracovávanými daty. Data můžou být různého charakteru - jednorozměrná, dvourozměrná, strukturovaná, nestrukturovaná, obrazová, zvuková... V lekcích explorativní datové analýzy budeme pracovat s daty převážně tabulkovými - tedy takovými, které jistě znáš ze svého oblíbeného (nebo neoblíbeného) tabulkového procesoru ("spreadsheetu"). Obvykle každý řádek takové tabulky odpovídá nějaké věci, exempláři čehosi, případně nějakému pozorování. V jednotlivých sloupcích se pak nacházejí jednotlivé vlastnosti či měřené veličiny pro tyto věci charakteristické.

Ve světě Pythonu se pro zpracování tabulkových dat nejčastěji používá knihovna pandas. Ta umožňuje načítat data z mnohých formátů (včetně sešitů XLS(x)), různě je upravovat, velice efektivně počítat se sloupci, přímo zkoumat některé statistické ukazatele a v neposlední řadě výsledky pěkně vizualizovat. Tato lekce tě seznámí se základními používanými koncepty a naučí tě přistupovat k jednotlivým sloupcům, řádkům a buňkám.

Více o knihovně pandas najdeš na jejích domovských stránkách: https://pandas.pydata.org/

Import knihovny `pandas` #

In [1]:

import pandas as pd     # K pandas budeme přistupovat pomocí aliasu pd

💡 Tento příkaz sice importuje modul (resp. knihovnu) pandas, ale ta nebude dostupná pod svým obvyklým jménem, nýbrž pod aliasem pd. Naopak jméno pandas nebude nadále definováno. Při běžném programování se snažíme aliasům vyhýbat, protože snižují čitelnost kódu pro další programátory. U datové analytiky je to jinak, protože použití jednoho aliasu, který je navíc velmi běžný, nám ušetří spoustu psaní.

In [2]:

# pandas   -> Vyvolalo by NameError

Načtení tabulky s daty #

Skočíme do pandas rovnýma nohama a ukážeme si typický příklad dat, která s touto knihovnou budeme zpracovávat.

Pro čtení dat má Pandas celou řadu funkcí read_*, díky kterým si poradí s mnoha různými formáty. Poměrně častým je formát CSV ("comma-separated values" - wiki), ve kterém každému záznamu odpovídá jeden řádek, jednotlivé vlastnosti záznamu pak jsou odděleny čárkami (případně jiným znakem).

Pro práci s tímto notebookem si nejdříve stáhni soubor s daty z tohoto odkazu. Data pro pokusy jsou vytvořena z komplexního Pokedexu na Githubu.

In [3]:

tabulka_pokemonu = pd.read_csv("static/pokemon.csv")

Data (ať už to je cokoliv) jsou nyní načtená v paměti, odkazuje na ně proměnná tabulka_pokemonu. Pojďme se podívat, co se v nich ukrývá.

In [4]:

tabulka_pokemonu

Out[4]:

	id	name	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
0	1	bulbasaur	0.7	6.9	green	quadruped	False	Grass	Poison	45	49	49	45
1	2	ivysaur	1.0	13.0	green	quadruped	False	Grass	Poison	60	62	63	60
2	3	venusaur	2.0	100.0	green	quadruped	False	Grass	Poison	80	82	83	80
3	4	charmander	0.6	8.5	red	upright	False	Fire	NaN	39	52	43	65
4	5	charmeleon	1.1	19.0	red	upright	False	Fire	NaN	58	64	58	80
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
802	803	poipole	0.6	1.8	purple	upright	False	Poison	NaN	67	73	67	73
803	804	naganadel	3.6	150.0	purple	wings	False	Poison	Dragon	73	73	73	121
804	805	stakataka	5.5	820.0	gray	quadruped	False	Rock	Steel	61	131	211	13
805	806	blacephalon	1.8	13.0	white	humanoid	False	Fire	Ghost	53	127	53	107
806	807	zeraora	1.5	44.5	yellow	humanoid	False	Electric	NaN	88	112	75	143

807 rows × 13 columns

Pokud vše zafungovalo, jak má, měl(a) bys před sebou mít relativně pěkně naformátovanou tabulku. Základní zobrazení v notebooku ti ukáže prvních pět a posledních pět řádků (kdo by riskoval, že mu tisíce řádků zahltí okno prohlížeče?) v tabulce společně s informací o celkovém počtu řádků a sloupců. V tomto případě tabulka obsahuje celkem 13 vlastností (pojmenovaných sloupců) pro 807 různých pokémonů (očíslovaných řádků).

⚠️ Varování: V tomto jednoduchém případě se tabulka načetla správně hned na první pokus, bez jakýchkoliv specifických parametrů, všechny sloupce se zdají obsahovat použitelné hodnoty. To je (zejména u formátu CSV) vlastně z pekla štěstí. Obvykle jsou se vstupními daty problémy - kupříkladu nemají popsané sloupce (případně je mají popsané podivně), používají zvláštní oddělovače záznamů nebo desetinné části čísel, v mnoha řádcích chybějí hodnoty (nebo jsou špatně opsané), ... Čištění dat se budeme věnovat někdy příště.

Co je ten objekt uložený v proměnné tabulka_pokemonu vlastně zač? Jaké je třídy?

Základní třídy v `pandas` - DataFrame, Series, Index #

In [5]:

type(tabulka_pokemonu)

Out[5]:

pandas.core.frame.DataFrame

Odpověď zní DataFrame. Tento termín (používaný i v dalších oblíbených statistických jazycích, například R) je nespíš bez českého ekvivalentu, a tak nadále budeme mluvit o tabulkách či o instancích třídy DataFrame. Pokusme se nyní náš první DataFrame rozpitvat.

⚠️ Varování: Jistě si brzy všimneš, že se DataFrame svými funkcemi hodně podobná sešitu v tabulkovém procesoru, ale je potřeba si uvědomit, kde tato paralela končí. Na rozdíl od sešitů v Excelu nebo LibreOffice Calcu DataFrame obsahuje "pouze" suchá data, neukládá žádné formátování a nenabízí žádný "editor". Pěkná vizuální reprezentace je jen otázkou souhry pandas s Jupyter notebookem, případně si pro to můžeš napsat vlastní kód.

In [6]:

vysky = tabulka_pokemonu["height"]
vysky

Out[6]:

0      0.7
1      1.0
2      2.0
3      0.6
4      1.1
      ... 
802    0.6
803    3.6
804    5.5
805    1.8
806    1.5
Name: height, Length: 807, dtype: float64

💡 DataFrame se mimo jiné chová podobně jako slovník (dict) - když do hranatých závorek vložíš nějaký klíč, získáš takto pojmenovaný sloupec. Ve skutečnosti hranaté závorky (square brackets) umožňují vybírat z tabulek na základě různých dalších kritérií, ale k tomu se ještě dostaneme.

Naše pitva pokračuje zjištěním, co je zač proměnná vysky.

In [7]:

type(vysky)

Out[7]:

pandas.core.series.Series

Series #

Sloupce jsou typu Series (česky řada, ale ani toto slovo nebudeme používat). Tento typ vypadá jako seznam (list). Ověříme si, jestli se tak i chová:

In [8]:

vysky[0]     # První výška? ✓

Out[8]:

0.7

In [9]:

vysky[-5:]   # Posledních pět výšek? ✓

Out[9]:

802    0.6
803    3.6
804    5.5
805    1.8
806    1.5
Name: height, dtype: float64

Úkol: Zkus ještě nějaké další operace se seznamy, které už umíš, aplikovat i na vysky. Někdy to půjde, někdy ne.

Není také žádný problém mezi seznamy a Series převádět. Vůbec nejjednodušší způsob, jak můžeš vytvořit vlastní Series (pomni, že mimo kontext tabulky), je vytvořit instanci této třídy s nějakým seznamem jako argumentem:

In [10]:

cisla = pd.Series([1, 2, 3])
cisla

Out[10]:

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

A jde to i naopak:

In [11]:

cisla.tolist()     # Varianta 1 (preferovaná, rychlejší)
list(cisla)        # Varianta 2

Out[11]:

[1, 2, 3]

Čím se tedy Series od seznamu liší a v čem spočívá jeho výhoda?

Každý sloupec má především následujících pět základních vlastností:

1) hodnoty #

In [12]:

vysky[:50].values    # Z estetických důvodů si sloupec trochu zkrátíme

Out[12]:

array([0.7, 1. , 2. , 0.6, 1.1, 1.7, 0.5, 1. , 1.6, 0.3, 0.7, 1.1, 0.3,
       0.6, 1. , 0.3, 1.1, 1.5, 0.3, 0.7, 0.3, 1.2, 2. , 3.5, 0.4, 0.8,
       0.6, 1. , 0.4, 0.8, 1.3, 0.5, 0.9, 1.4, 0.6, 1.3, 0.6, 1.1, 0.5,
       1. , 0.8, 1.6, 0.5, 0.8, 1.2, 0.3, 1. , 1. , 1.5, 0.2])

In [13]:

type(vysky.values)

Out[13]:

numpy.ndarray

💡 Hodnoty jsou v Series uloženy ve speciálním formátu postaveném na typu ndarray z knihovny numpy. Té se věnovat nebudeme, ale zejména v případě numerických hodnot ušetří místo v paměti a zrychlí matematické operace (například sečíst všechny hodnoty v Series je výrazně rychlejší než v seznamu).

2) typ hodnot #

In [14]:

vysky.dtype

Out[14]:

dtype('float64')

💡 Na rozdíl od seznamů by všechny prvky Series měly být stejného typu (pokud nejsou, zvolí se nejbližší společný nadtyp). pandas má vlastní sadu typů, tzv. dtypes, která částečně kopíruje výchozí datové typy v Pythonu, ale (především u numerických typů) se blíží více k tomu, jak s nimi pracuje procesor. A nehledejte u nich dědičnost (dobrá zpráva?). Nejběžnější typy si představíme příště - společně s operacemi, které se se sloupci dají dělat.

3) index #

In [15]:

vysky.index

Out[15]:

RangeIndex(start=0, stop=807, step=1)

💡 K prvkům seznamu přistupuješ pomocí číselného pořadí (0 - první prvek, 1 - druhý, ...), ze slovníku vybíráš podle klíče, pandas zavádí zobecněný index, který může být číselný, řetězcový, ale třeba i postavený na datu/času. O různých indexech viz níže.

4) jméno #

In [16]:

vysky.name

Out[16]:

'height'

💡 Series může, ale nemusí mít jméno. Pozor, je to hodnota uložená uvnitř samotného objektu, nijak nesouvisí se jménem proměnné, do které ho uložíš (ale u sloupce v tabulce se použije pro přístup k němu).

5) velikost #

In [17]:

vysky.size

Out[17]:

💡 Tato vlastnost říká, kolik je v Series prvků. Není nijak magická, chová se jako len u seznamu (a ostatně len lze použít i na Series). Pro úplnost uvádíme, že na rozdíl od ostatních vlastností je tato jen pro čtení.

Úkol: Zjisti hodnoty atributů .name, .index, .dtype, .values a size u objektu cisla. Všimneš si něčeho zajímavého? Případně se podívej na totéž u některých dalších sloupců z tabulka_pokemonu.

Při vytváření objektů Series lze tyto atributy (až na size a v omezené míře dtype) explicitně uvést:

In [18]:

vek = pd.Series(
    [27, 65, 14],
    name="Věk",
    index=["Karla", "Martina", "Žofie"],
    dtype=float,
)
vek

Out[18]:

Karla      27.0
Martina    65.0
Žofie      14.0
Name: Věk, dtype: float64

Úkol: Vytvoř objekt Series, který bude obsahovat seznam barev, zvířat, čísel nebo nějaké jiné kategorie věcí, které máš rád/a.

Index #

Ve výchozím stavu je u sloupců i tabulek použit bezejmenný číselný index, který řadí prvky po sobě od nuly výše:

In [19]:

vysky.index

Out[19]:

RangeIndex(start=0, stop=807, step=1)

Nicméně existují i další typy indexů (většinou výčtové):

In [20]:

vek.index

Out[20]:

Index(['Karla', 'Martina', 'Žofie'], dtype='object')

In [21]:

udalosti = pd.Series(
    ["Nezávislost Československa", "Konec druhé světové války", "Sametová revoluce"],
    index = pd.Index([1918, 1945, 1989], name="rok")   # Index může mít i jméno
)
udalosti

Out[21]:

rok
1918    Nezávislost Československa
1945     Konec druhé světové války
1989             Sametová revoluce
dtype: object

In [22]:

udalosti.index

Out[22]:

Int64Index([1918, 1945, 1989], dtype='int64', name='rok')

Tento index je číselný, ale hodnoty nejsou (resp. jsou, ale nemusely by být) srovnané a jsou "děravé".

In [23]:

udalosti_presne = pd.Series(
    ["Nezávislost Československa", "Konec druhé světové války", "Sametová revoluce"],
    index = pd.DatetimeIndex(['1918-10-28', '1945-05-08', '1989-11-17'])
)
udalosti_presne.index

Out[23]:

DatetimeIndex(['1918-10-28', '1945-05-08', '1989-11-17'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Hodnoty indexu potom lze použít v hranatých závorkách pro přístup k prvkům Series, podobně jako u slovníku. Možnosti jsou ale mnohem širší, ukážeme si je za chvíli v kontextu DataFrame.

In [24]:

vek["Martina"]

Out[24]:

65.0

Úkol: Jaký index má tabulka pokémonů?

DataFrame #

Když už jsme se seznámili se sloupci a indexy, můžeme se vrátit k tabulce, resp. DataFrame.

Podobně jako je Series kontejnerem hodnot spojených s indexem, DataFrame je dvojrozměrným kontejnerem, který kromě hodnot (.values) obsahuje hned dva indexy - jeden pro řádky a jeden pro sloupce:

In [25]:

tabulka_pokemonu.columns    # Seznam sloupců

Out[25]:

Index(['id', 'name', 'height', 'weight', 'color', 'shape', 'is baby', 'type 1',
       'type 2', 'hp', 'attack', 'defense', 'speed'],
      dtype='object')

In [26]:

tabulka_pokemonu.index      # Index (seznam řádků)

Out[26]:

RangeIndex(start=0, stop=807, step=1)

In [27]:

tabulka_pokemonu.values

Out[27]:

array([[1, 'bulbasaur', 0.7, ..., 49, 49, 45],
       [2, 'ivysaur', 1.0, ..., 62, 63, 60],
       [3, 'venusaur', 2.0, ..., 82, 83, 80],
       ...,
       [805, 'stakataka', 5.5, ..., 131, 211, 13],
       [806, 'blacephalon', 1.8, ..., 127, 53, 107],
       [807, 'zeraora', 1.5, ..., 112, 75, 143]], dtype=object)

In [28]:

tabulka_pokemonu.shape       # Velikost (počet řádků x počet sloupců)

Out[28]:

(807, 13)

Zkonstruovat novou tabulku lze (kromě načtení dat z externího souboru) několika způsoby, z nichž asi nejčastější jsou ze seznamu slovníků nebo slovníku seznamů. Podobně jako u Series, některé atributy lze dodat jako další argumenty.

In [29]:

pd.DataFrame({
    "cislo": [1, 2, 3],
    "pismeno": ["a", "b", "c"]
})

Out[29]:

	cislo	pismeno
0	1	a
1	2	b
2	3	c

In [30]:

pd.DataFrame([
        {"jmeno": "máslo", "cena": 42.90},
        {"jmeno": "sýr", "cena": 31.90},
        {"jmeno": "kečup", "cena": 49.90 },   
    ],
    index=["artikl1", "artikl2", "artikl3"]
)

Out[30]:

	jmeno	cena
artikl1	máslo	42.9
artikl2	sýr	31.9
artikl3	kečup	49.9

Úkol: Vytvoř tabulku (DataFrame), která bude obsahovat sloupce "jméno", "příjmení" a "věk" pro postavy z nějakého tvého oblíbeného románu či filmu. Můžeš, ale nemusíš v ní použít index.

Indexování #

Řádky, sloupce, číselné pořadí, klíče, rozsahy... Objekty pandas se někdy chovají jako seznamy, někdy jako slovníky. Jak z nich tedy dostat hodnoty? Je toho hodně, a proto přistupování k částem tabulky nevystačíme s prostými hranatými závorkami [].

Pro začátek si upravíme naši tabulku s pokémony tak, aby měla zajímavý a snadno uchopitelný index. Použijeme k tomu dvě metody třídy DataFrame (obě vrací novou instanci DataFrame, odvozenou od instance, na které je voláme):

set_index vrací tabulku, ve které je některý ze sloupců použit jako index
sort_index vrací tabulku, která obsahuje stejný index, ale seřazený

In [31]:

pokemoni = tabulka_pokemonu.set_index("name").sort_index()
pokemoni

Out[31]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
abomasnow	460	2.2	135.5	white	upright	False	Grass	Ice	90	92	75	60
abra	63	0.9	19.5	brown	upright	False	Psychic	NaN	25	20	15	90
absol	359	1.2	47.0	white	quadruped	False	Dark	NaN	65	130	60	75
accelgor	617	0.8	25.3	red	arms	False	Bug	NaN	80	70	40	145
aegislash	681	1.7	53.0	brown	blob	False	Steel	Ghost	60	50	150	60
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
zoroark	571	1.6	81.1	gray	upright	False	Dark	NaN	60	105	60	105
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55
zweilous	634	1.4	50.0	blue	quadruped	False	Dark	Dragon	72	85	70	58
zygarde	718	5.0	305.0	green	squiggle	False	Dragon	Ground	108	100	121	95

807 rows × 12 columns

In [32]:

pokemoni.index

Out[32]:

Index(['abomasnow', 'abra', 'absol', 'accelgor', 'aegislash', 'aerodactyl',
       'aggron', 'aipom', 'alakazam', 'alomomola',
       ...
       'zapdos', 'zebstrika', 'zekrom', 'zeraora', 'zigzagoon', 'zoroark',
       'zorua', 'zubat', 'zweilous', 'zygarde'],
      dtype='object', name='name', length=807)

`[]` #

Začneme s hranatými závorkami:

U Series vrací hodnotu, jíž přináleží příslušný klíč v indexu (to jsme si ukázali výše).
U DataFrame vrací sloupec s příslušným jménem

In [33]:

pokemoni["height"]

Out[33]:

name
abomasnow    2.2
abra         0.9
absol        1.2
accelgor     0.8
aegislash    1.7
            ... 
zoroark      1.6
zorua        0.7
zubat        0.8
zweilous     1.4
zygarde      5.0
Name: height, Length: 807, dtype: float64

Pokud do závorek u DataFrame vložíš několik hodnot v seznamu, dostaneš více sloupců (a tedy DataFrame!):

In [34]:

pokemoni[["height", "weight"]]

Out[34]:

	height	weight
name
abomasnow	2.2	135.5
abra	0.9	19.5
absol	1.2	47.0
accelgor	0.8	25.3
aegislash	1.7	53.0
...	...	...
zoroark	1.6	81.1
zorua	0.7	12.5
zubat	0.8	7.5
zweilous	1.4	50.0
zygarde	5.0	305.0

807 rows × 2 columns

Úkol: Co se stane, když totéž učiníš se Series?

Úkol: Který z posledních 5 pokemonů (abecedně seřazených) je nejrychlejší?

`.loc[]` #

Když chceme získat nějaký řádek, použijeme atribut loc, takzvaný indexer. Pozor, není to metoda a nepoužívají se závorky kulaté, nýbrž hranaté. (Má to své důvody - jedině tak můžeme elegantně používat zkrácený dvojtečkový zápis pro rozsahy).

In [35]:

pokemoni.loc["abra"]

Out[35]:

id              63
height         0.9
weight        19.5
color        brown
shape      upright
is baby      False
type 1     Psychic
type 2         NaN
hp              25
attack          20
defense         15
speed           90
Name: abra, dtype: object

Zajímal nás řádek s indexem "abra" a dostali jsme očekávaný výsledek - Series, kde každá hodnota je oindexovaná jménem sloupce.

Ovšem situace začne být zajímavá, když začneme v indexu používat rozsahy (pomni, že něco takového slovníky neumí):

In [36]:

pokemoni.loc["z":]

Out[36]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
zangoose	335	1.3	40.3	white	upright	False	Normal	NaN	73	115	60	90
zapdos	145	1.6	52.6	yellow	wings	False	Electric	Flying	90	90	85	100
zebstrika	523	1.6	79.5	black	quadruped	False	Electric	NaN	75	100	63	116
zekrom	644	2.9	345.0	black	upright	False	Dragon	Electric	100	150	120	90
zeraora	807	1.5	44.5	yellow	humanoid	False	Electric	NaN	88	112	75	143
zigzagoon	263	0.4	17.5	brown	quadruped	False	Normal	NaN	38	30	41	60
zoroark	571	1.6	81.1	gray	upright	False	Dark	NaN	60	105	60	105
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55
zweilous	634	1.4	50.0	blue	quadruped	False	Dark	Dragon	72	85	70	58
zygarde	718	5.0	305.0	green	squiggle	False	Dragon	Ground	108	100	121	95

Pandas inteligentně pochopil, že chceme všechny klíče v nějakém rozsahu, dokonce aniž by byly v indexu přítomny.

⚠️ Toto ovšem lze učinit jen se seřazeným indexem. Pokud index seřazený není, vybírá se rozsah existujících klíčů v pořadí, jak jdou za sebou, včetně obou krajních hodnot, tedy takto:

In [37]:

pokemoni.loc["zangoose":"zygarde"]

Out[37]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
zangoose	335	1.3	40.3	white	upright	False	Normal	NaN	73	115	60	90
zapdos	145	1.6	52.6	yellow	wings	False	Electric	Flying	90	90	85	100
zebstrika	523	1.6	79.5	black	quadruped	False	Electric	NaN	75	100	63	116
zekrom	644	2.9	345.0	black	upright	False	Dragon	Electric	100	150	120	90
zeraora	807	1.5	44.5	yellow	humanoid	False	Electric	NaN	88	112	75	143
zigzagoon	263	0.4	17.5	brown	quadruped	False	Normal	NaN	38	30	41	60
zoroark	571	1.6	81.1	gray	upright	False	Dark	NaN	60	105	60	105
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55
zweilous	634	1.4	50.0	blue	quadruped	False	Dark	Dragon	72	85	70	58
zygarde	718	5.0	305.0	green	squiggle	False	Dragon	Ground	108	100	121	95

Když se chceš dostat ke konkrétní hodnotě, použiješ v hranatých závorkách dva klíče v pořadí řádek, sloupec.

In [38]:

pokemoni.loc["zorua", "color"]

Out[38]:

'gray'

Pozor ale na počet závorek. Pokud se v závorce vyskytne seznam s klíči, vyberou se v dané dimenzi všechny odpovídající řádky či hodnoty:

In [39]:

pokemoni.loc[["zorua", "zubat"]]

Out[39]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55

Přístupy lze samozřejmě (nebo ne tak samozřejmě?) kombinovat, a tak můžeš vybírat rozsahy i seznamy v řádcích a sloupcích nezávisle na sobě:

In [40]:

pokemoni.loc["j":"k", ["color", "attack"]]

Out[40]:

	color	attack
name
jangmo-o	gray	55
jellicent	white	60
jigglypuff	pink	45
jirachi	yellow	100
jolteon	yellow	65
joltik	yellow	47
jumpluff	blue	55
jynx	red	50

Úkol: Jakou barvu mají (všichni) pokémoni, jejichž jméno začíná na "z"?

Úkol: Kolik pokemonů existuje se jménem mezi písmeny "d" a "f"?

Úkol: Ze seznamu všech pokemonů jsi vyber 5 s jménem tobě sympatickým (vyhni se prvním a posledním pěti). Jakého jsou typu? Který je nejvyšší a který nejtěžší?

`.iloc[]` #

Když chceme na chvíli zapomenout na to, jaký index je u tabulky nebo sloupce použit, můžeme k prvkům přistupovat přímo přes jejich pořadí (čísla řádku nebo sloupce). Toto je v zásadě intuitivní a odpovídá indexování, na které jsi zvyklá/ý z práce se seznamy.

In [41]:

pokemoni.iloc[44]

Out[41]:

id                15
height             1
weight          29.5
color         yellow
shape      bug-wings
is baby        False
type 1           Bug
type 2        Poison
hp                65
attack            90
defense           40
speed             75
Name: beedrill, dtype: object

In [42]:

pokemoni.iloc[-10:]

Out[42]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
zapdos	145	1.6	52.6	yellow	wings	False	Electric	Flying	90	90	85	100
zebstrika	523	1.6	79.5	black	quadruped	False	Electric	NaN	75	100	63	116
zekrom	644	2.9	345.0	black	upright	False	Dragon	Electric	100	150	120	90
zeraora	807	1.5	44.5	yellow	humanoid	False	Electric	NaN	88	112	75	143
zigzagoon	263	0.4	17.5	brown	quadruped	False	Normal	NaN	38	30	41	60
zoroark	571	1.6	81.1	gray	upright	False	Dark	NaN	60	105	60	105
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55
zweilous	634	1.4	50.0	blue	quadruped	False	Dark	Dragon	72	85	70	58
zygarde	718	5.0	305.0	green	squiggle	False	Dragon	Ground	108	100	121	95

I tady jde kombinovat. A tak, až tě někdo požádá o hodnotu, která se nachází "vlevo dole", můžeš zkusit:

In [43]:

pokemoni.iloc[-1,0]

Out[43]:

Na závěr, jen pro úplnost si představíme tři pohodlné funkce, které vybírají první, poslední nebo náhodné řádky z tabulky (všechny tři mají nepovinný parametr udávající počet požadovaných řádků):

In [44]:

pokemoni.head()    # Prvních několik řádků

Out[44]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
abomasnow	460	2.2	135.5	white	upright	False	Grass	Ice	90	92	75	60
abra	63	0.9	19.5	brown	upright	False	Psychic	NaN	25	20	15	90
absol	359	1.2	47.0	white	quadruped	False	Dark	NaN	65	130	60	75
accelgor	617	0.8	25.3	red	arms	False	Bug	NaN	80	70	40	145
aegislash	681	1.7	53.0	brown	blob	False	Steel	Ghost	60	50	150	60

In [45]:

pokemoni.tail()     # Posledních několik řádků

Out[45]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
zoroark	571	1.6	81.1	gray	upright	False	Dark	NaN	60	105	60	105
zorua	570	0.7	12.5	gray	quadruped	False	Dark	NaN	40	65	40	65
zubat	41	0.8	7.5	purple	wings	False	Poison	Flying	40	45	35	55
zweilous	634	1.4	50.0	blue	quadruped	False	Dark	Dragon	72	85	70	58
zygarde	718	5.0	305.0	green	squiggle	False	Dragon	Ground	108	100	121	95

Úkol: Umíš napsat obdobu funkce .tail() pomocí indexování?

In [46]:

pokemoni.sample()    # Náhodný řádek

Out[46]:

	id	height	weight	color	shape	is baby	type 1	type 2	hp	attack	defense	speed
name
totodile	158	0.6	9.5	blue	upright	False	Water	NaN	50	65	64	43

Úkol (bonusový): Umíš napsat obdobu funkce sample() pomocí indexování (a modulu random)?

Shrnutí #

V této lekci jsme si ukázali tři základní typy knihovny pandas:

Series coby jednorozměrný objekt obsahující hodnoty stejného typu
DataFrame coby dvojrozměrná tabulka složená z více Series
Index coby zobecněný popis, jak přistupovat k prvkům Series nebo DataFrame

Kromě toho jsme se naučili z tabulek vybírat sloupce, řádky, i jednotlivé hodnoty.

V další lekci si ukážeme, jaké datové typy (přesněji dtypes) lze v pandas použít, začneme počítat a vůbec napodobovat funkce tabulkových procesorů.

Cvičení #

Místní zoo zvažuje investici do nového pavilonu vyhrazeného pro Pokemony. Ředitel zoo, pan Felix, si ale není jist, jestli by se tato investice vyplatila a co všechno by to pro zoo znamenalo. Někdo mu doporučil, aby si na pomoc pozval tebe (my za to nemůžeme, přísaháme - pozn. autoři kurzu). Pan ředitel sepsal seznam otázek, na které by chtěl znát odpověd.

(pro opakování opět načti data ze souboru pokemon.csv)
Pro kolik nových zvířátek by zoo potřebovala potravu? Pan ředitel by chtěl jednoho samce a jednu samičku od každého druhu (jména).
Marketingové oddělení se chystá vytvořiť nové letáčky o Pokemonech pro návštěvníky zoo. Pro všechny Pokemony by potřebovali informace o jejich výšce, váze, délce, barvě a typu. Jsou všechny informace k dispozici?
Provoz zoo považuje za ideální, kdyby Pokemony přivážely postupně, ve skupinách po osmi tak, jak jsou uvedeni v tabulce pokemon.csv. Kteří Pokemoni by byli v první, v druhé a v poslední skupině?
Provoz zoo také upozornil na speciální podmínky nutné pro 3 nejvyšší Pokemony. V tabulce pokemon.csv jsou na pozicích 207, 320 a 796, nikto si však nepamatuje, o které Pokemony se jednalo. Jak se jmenují?
Pan ředitel miluje Onixe. Chtěl by pro něho vybudovat speciální vyhlídku pro kamenné Pokemony s rychlostí vyšší než 50. Líbilo by se tam Onixovi?
Pan ředitel by také chtěl vytvořit sekci pro všechny Pokemony začínající na "i". Temní Pokemoni ale nemohou být s normálními, ohniví s vodními nebo travnatými a elektrický s psychickými. Bude možné tuto sekci vytvořit? (tip: pro zobrazení všech Pokemonů na "i" budeš potřebovat mít index seřazen abecedně)