Python advanced 01-numpypandas
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Il documento tratta un corso di data journalism tenutosi tra gennaio e marzo 2017, incentrato sull'utilizzo avanzato di Python per la manipolazione di strutture dati come liste, dizionari, array e dataframes utilizzando i moduli NumPy e Pandas. Vengono dettagliati metodi per l'analisi statistica e la gestione delle informazioni attraverso le classi Series e DataFrame di Pandas, evidenziando le loro caratteristiche distintive. Inoltre, il documento fornisce un'overview delle strutture dati e degli indici utilizzati in analisi statistica e data manipulation.
![Built -in
Mappa sinottica: Strutture dati
Classe Costruttore
list [ ]
dict { }
Modulo numpy
Classe Costruttore
ndarray array
ndarray
matrixlib.
defmatrix.
matrix
matrix
Modulo pandas
Classe Costruttore
Index Index
Multindex Multindex
Series Series
DataFrame DataFrame
Panel4D Panel4D
Panel Panel](https://image.slidesharecdn.com/pythonadvanced-01-numpypandas-170221135255/85/Python-advanced-01-numpypandas-2-320.jpg)
![Series e Dataframe
Series
Una Series è una classe pandas che può essere
vista come un dizionario, in cui la chiave è data
dall’indice della serie
{ 1: 100,
2: 120,
3: 132,
4: 131,
5 127 }
Una volta istanziato esiste una relazione
fissa tra indice (chiave) e valore. Diversamente da
quanto avviene per una lista (array, Index), se si
estrae una slice non viene modificata la relazione
tra indice e valore
DataFrame
Un DataFrame è una classe pandas che può
essere vista come un dizionario di Liste/Series, in
cui la chiave identifica una Lista/Series.
{ ‘V1’: [ 100, 120, 132, 131, 127],
‘V2’: [ 132, 176, 232, 243, 457]
}
Ogni colonna di una DataFrame è identificata da
una variabile. La lista di queste variabili forma
l’attributo .columns
Ogni riga di un DataFrame è identificata da un
indice, assegnato all’attributo index. Questo indice
è un oggetto della classe Index del modulo
pandas.](https://image.slidesharecdn.com/pythonadvanced-01-numpypandas-170221135255/85/Python-advanced-01-numpypandas-6-320.jpg)
![Liste
[ , , , ]
Dizionari
{ : , : , }
Tuple
( , , , )
Set
{ , , , }
Mappa sinottica Strutture Dati
array e ndarray
(statistica)
matrix
(matrici)
Index
(array+set)
MultiIndex
(Index+tuple)
Series
(1 Index/M.
+ 1 array)
Dataframe
(1 Index/M +
1 (dict + n array))
Panel
(1 Index/M +
n Dataframe)
built-in
numpy pandas](https://image.slidesharecdn.com/pythonadvanced-01-numpypandas-170221135255/85/Python-advanced-01-numpypandas-7-320.jpg)
Python advanced 01-numpypandas
- 1. Corso Data Journalist gen-mar 2017 PYTHON ADVANCED Dalle liste ai dataframe
- 2. Built -in Mappa sinottica: Strutture dati Classe Costruttore list [ ] dict { } Modulo numpy Classe Costruttore ndarray array ndarray matrixlib. defmatrix. matrix matrix Modulo pandas Classe Costruttore Index Index Multindex Multindex Series Series DataFrame DataFrame Panel4D Panel4D Panel Panel
- 3. list Confronto tra list, array, Index - NO array + somma Index somma+ concatena - sottraz. + Stringhe Numeri unione * concatena * moltiplica sottraz.- Stringhe Numeri esclus. moltiplica* Numeri divide/ Numeri/ divide/ NO
- 4. list Confronto tra list, array, Index array numpy.append( A1, A2) Index .append() (in-place) .append(..) (out-of-place) .sort() (in-place) numpy.sort( A1) .sort (in-place) .remove(..) (in-place) numpy.delete(A1, ..) .delete(...) (out-of-place) = (nuova var; stesso obj.) (nuova var; stesso obj.)= = (nuovo oggetto) Metodi per l’analisi statistica (ad esempio, mean()) Metodi per l’analisi statistica (ad esempio, mean()) Metodi per raggruppamenti e per trasformazioni
- 6. Series e Dataframe Series Una Series è una classe pandas che può essere vista come un dizionario, in cui la chiave è data dall’indice della serie { 1: 100, 2: 120, 3: 132, 4: 131, 5 127 } Una volta istanziato esiste una relazione fissa tra indice (chiave) e valore. Diversamente da quanto avviene per una lista (array, Index), se si estrae una slice non viene modificata la relazione tra indice e valore DataFrame Un DataFrame è una classe pandas che può essere vista come un dizionario di Liste/Series, in cui la chiave identifica una Lista/Series. { ‘V1’: [ 100, 120, 132, 131, 127], ‘V2’: [ 132, 176, 232, 243, 457] } Ogni colonna di una DataFrame è identificata da una variabile. La lista di queste variabili forma l’attributo .columns Ogni riga di un DataFrame è identificata da un indice, assegnato all’attributo index. Questo indice è un oggetto della classe Index del modulo pandas.
- 7. Liste [ , , , ] Dizionari { : , : , } Tuple ( , , , ) Set { , , , } Mappa sinottica Strutture Dati array e ndarray (statistica) matrix (matrici) Index (array+set) MultiIndex (Index+tuple) Series (1 Index/M. + 1 array) Dataframe (1 Index/M + 1 (dict + n array)) Panel (1 Index/M + n Dataframe) built-in numpy pandas
- 8. Struttura dati: DataFrame 2015 2016 2017 2018 2019 …... 2025 2026 2027 2028 Index LAB1 LAB2 LAB3 LABn . . . . . . . . 22 76 36 44 62 42 16 76 49 65 36 66 44 60 65 86 76 84 22 76 36 44 62 42 18 76 50 44 36 86 44 62 32 16 76 49 array . .. . YEAR 1 2 3 4 5 …... 30 31 32 33
- 9. Struttura dati: DataFrame 2015 2016 2017 2018 2019 …... 2025 2026 2027 2028 Index LAB1 LAB2 LAB3 LABn . . . . . . . . 22 76 36 44 62 42 16 76 49 65 36 66 44 60 65 86 76 84 22 76 36 44 62 42 18 76 50 44 36 86 44 62 32 16 76 49 array
- 11. CONTATTI TELEFONO 051 22 35 20 EMAIL WORKSHOP@VICEM.IT