Pandas Dataframe Head
Syntaxe:
# Trame de données.tête (n)
Par défaut, la valeur de ce n est de 5, et nous pouvons également modifier la valeur de N en fonction de notre choix.
Exemple # 01:
Nous allons commencer quelques démonstrations pratiques de la fonction «head ()» dans notre code «pandas» pour effacer ce concept pour vous. Chaque fois que nous faisons du code Pandas, nous devons importer la fonction «Pandas». Alors ici, nous importons cela dans l'outil "Spyder", puis nous avons une liste aléatoire nommée "Sales_list". Cette «vente_list» transporte quatre colonnes, et chaque colonne contient des informations.
La première colonne que nous créons ici est la colonne «Nom», dans laquelle les données que nous avons insérées sont «Joseph, Emma, Edward, Thomas, Ryan, Jessica, Tyler, Samuel et Olivia». La première colonne se compose de neuf noms différents. Vient ensuite le deuxième avec le nom de «région» dans laquelle nous avons mis «East, North, West, East, North, South, East, West et Sud». La colonne à venir est la colonne «Sales» et contient également des prix de vente, qui sont «30000, 50000, 55000, 40000, 60000, 35000, 30000, 50000 et 40000». Ici, les trois colonnes sont terminées, et la dernière colonne que nous avons est la colonne «dépenses». Dans cette colonne «dépenses», nous ajoutons «10000, 23000, 10000, 12000, 25000, 35000, 14000, 16000 et 22000». Nous avons terminé cette «vente_list» ici et maintenant nous convertissons cette «list_list» en dataframe en utilisant la méthode Pandas DataFarame. Nous l'avons nommé «Sales_df» et affiché cette dataframe «Sales_DF».
Maintenant, nous devons accéder aux lignes supérieures de ce DataFrame, donc pour cela, nous utilisons la méthode «head ()» ici. Cette méthode accédera aux cinq premières lignes du DataFrame car la valeur par défaut de cette méthode «head ()» est de cinq. Nous mettons cette méthode à l'intérieur du «print ()» afin que les cinq premières lignes du DataFrame impriment également sur le terminal.
En frappant l'icône Run, le résultat de ce code est rendu sur le terminal. Ici, le premier DataFrame contient neuf lignes, puis nous avons appliqué la méthode «head ()» à ce DataFrame qui renvoie les cinq premières lignes de ce DataFrame.
Exemple # 02:
Nous commençons un autre exemple ici en important les «pandas en tant que PD» et en générant les colonnes «Item_List» qui contient des colonnes «bois, verre et acier», et les données que nous mettons dans ces colonnes sont «le lit, la table, la chaise, les portes, fenêtre et armoire »dans la colonne« Wood ». Le «miroir, coin, table_glasse, cadre, miroir de fenêtre et décoration en verre» se trouvent dans la colonne «en verre», et la dernière colonne «en acier» contient des «ustensiles, rack, bassin, robinet, douche et échelle en acier».
Cet «item_list» est désormais transformé en DataFrame «items_df». Le «PD.Dataframe »aide à convertir la liste en dataframe. Alors cet "item_df" est rendu ci-dessous. Après cela, nous accédons aux trois premières lignes du DataFrame en plaçant la fonction «head ()». Nous passons «3» comme paramètre de la fonction «head ()», il accédera donc aux trois premières lignes de «item_df». Les trois premières lignes de la "Item_df" apparaîtront également sur le terminal car nous avons placé la méthode "head ()" à l'intérieur de l'instruction "print ()".
Après avoir affiché l'ensemble «item_df», il accède aux trois premières lignes à partir de cet «item_df» et les montre également ici sur le terminal.
Exemple # 03:
En important «Pandas en tant que PD» et en créant la «propriété_list» avec des colonnes Code_no, «Saler_name et Buyer_Name», nous commençons un nouvel exemple ici. Les données que nous entrons dans ces colonnes comprennent «A1211, A1213, A1214, A1215, A1216, A1217, A1218 et A1219» dans la première colonne. La deuxième chronique contient le «Smith, Noah, Joseph, Mishi, William, Taylor, Samuel, Robert et Rick», tandis que la dernière colonne «Steel» a la «Peter, George, James, Samuel, Olivia, Alliés, Leo, Peter et Bills ». Le DataFrame «Property_df» a remplacé cette «propriété_list» à ce stade parce que nous avons utilisé le «PD.Dataframe "ici.
La liste est transformée en une dataframe à l'aide de «PD.Trame de données". Le "Property_df" est ensuite affiché ci-dessous. Après cela, la fonction «head ()» est utilisée pour récupérer les cinq premières lignes de DataFrame. La fonction «head ()» accédera aux cinq premières lignes du «Property_df» car nous l'avons fourni la valeur «5». Nous avons inséré la méthode «head ()» à l'intérieur de la ligne «print ()»; Les cinq premières lignes du «Property_df» seront également affichées sur la console.
Ici, il récupère les cinq premières lignes de cette «propriété_df» et affiche également ces lignes ici sur la console, après avoir montré l'intégralité de «Property_DF."
Exemple # 04:
Nous mettrons la valeur négative à l'intérieur de la fonction «head ()» dans cet exemple. Nous utilisons le «Property_df» que nous avons créé dans le troisième exemple, et cette fois, nous plaçons la valeur négative comme le paramètre de la fonction «head ()» pour savoir ce que fait cette fonction «Head ()» lorsque nous mettons un négatif valeur dedans. Nous plaçons «-2» comme paramètre de cette méthode «head ()». Nous avons également remis cette méthode Head () dans l'instruction IMPREST afin que le résultat soit également affiché sur la console.
Notez que, dans cette sortie, il récupère et affiche toutes les lignes à l'exception des deux dernières lignes du DataFrame. En effet, nous utilisons la valeur «-2» comme paramètre de la fonction «head ()», supprime les deux dernières lignes et afficher toutes les lignes restantes de la console ici.
Exemple # 05:
Nous pouvons également appliquer cette méthode au fichier CSV. Dans cet exemple, nous allons discuter de la façon de récupérer les lignes du fichier CSV. Le fichier CSV, qui est déjà présent, est illustré ci-dessous. Nous allons maintenant récupérer des lignes de ce fichier CSV avec l'aide de la méthode "head ()".
Nous utilisons ici la fonction «read_csv» après avoir importé la fonction «pandas» comme PD. Pour l'importation du fichier CSV en tant que dataframe de «pandas», nous utilisons la fonction read_csv dans pandas. Nous plaçons le nom de fichier dont nous voulons importer des données en tant que DataFrame dans la fonction "read_csv". Le nom du fichier ici est «Fichier.CSV »et nous enregistrons ces données dans la variable« DF ». Maintenant, nous appliquons la méthode «head ()» à cette «DF» et récupérons les lignes «4» de ce dataframe en mettant «4» dans la fonction «head ()». Cela obtiendra les quatre premières lignes et imprimera ces quatre lignes sur la console.
Ici, vous pouvez observer que seules les quatre premières lignes sont imprimées ici à l'écran, qui sont présentes dans le fichier CSV.
Conclusion:
Ce guide vous apprendra comment vous pouvez utiliser la méthode «head ()» dans «Pandas». Notre objectif principal est d'expliquer clairement et de manière concise le concept de l'approche «tête ()» en «pandas». Nous avons décrit comment nous pouvons obtenir les lignes initiales «n» d'une série de données ou d'une série en utilisant la fonction «head ()» pandas. Dans ce guide, nous avons fait cinq cas où nous avons utilisé la méthode «head ()» dans «Pandas» pour récupérer les lignes supérieures du dataframe. Après avoir lu ce guide, il vous permettra de passer à une étape plus avancée de la programmation «Pandas».