Pandas DataFrames dapat diubah menjadi Tabel PyFlink. Secara internal, PyFlink akan membuat serial Pandas DataFrame menggunakan format kolom Panah pada klien. Data berseri akan diproses dan dideserialisasi dalam sumber Panah selama eksekusi. Sumber Arrow juga dapat digunakan dalam pekerjaan streaming, dan terintegrasi dengan pos pemeriksaan untuk memberikan jaminan tepat sekali Contoh berikut menunjukkan cara membuat Tabel PyFlink dari Pandas DataFrame from pyflink.table import DataTypes
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a Pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2))
# Create a PyFlink Table from a Pandas DataFrame
table = t_env.from_pandas(pdf)
# Create a PyFlink Table from a Pandas DataFrame with the specified column names
table = t_env.from_pandas(pdf, ['f0', 'f1'])
# Create a PyFlink Table from a Pandas DataFrame with the specified column types
table = t_env.from_pandas(pdf, [DataTypes.DOUBLE(), DataTypes.DOUBLE()])
# Create a PyFlink Table from a Pandas DataFrame with the specified row type
table = t_env.from_pandas(pdf,
DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("f0", DataTypes.DOUBLE()),
DataTypes.FIELD("f1", DataTypes.DOUBLE())]))
Konversi Tabel PyFlink ke Pandas DataFrameTabel PyFlink juga dapat diubah menjadi Pandas DataFrame. Baris yang dihasilkan akan diserialkan sebagai beberapa kumpulan Panah dari format kolom Panah pada klien. Ukuran kumpulan Panah maksimum dikonfigurasi melalui opsi. Data serial kemudian akan dikonversi ke Pandas DataFrame. Karena isi tabel akan dikumpulkan di klien, pastikan hasil tabel dapat masuk ke memori sebelum memanggil metode ini. Anda dapat membatasi jumlah baris yang dikumpulkan ke sisi klien melalui Pada artikel ini, kita akan melihat bagaimana kita dapat menampilkan DataFrame dalam bentuk tabel dengan batas di sekitar baris dan kolom. Penting untuk menampilkan DataFrame dalam bentuk tabel karena membantu dalam visualisasi data yang tepat dan mudah. Sekarang, mari kita lihat beberapa cara dengan bantuan contoh di mana kita dapat mencapainya Contoh 1. Salah satu cara untuk menampilkan kerangka data dalam bentuk tabel adalah dengan menggunakan fungsi display() dari IPython.display
# importing the modules
from IPython.display import display
import pandas as pd
IPython.display 0
IPython.display 1 IPython.display 2 IPython.display 3IPython.display 4 IPython.display 5IPython.display 6IPython.display 7IPython.display 8IPython.display 7# importing the modules 0________2______7# importing the modules 2______3______3
# importing the modules 4# importing the modules 5 IPython.display 5# importing the modules 7IPython.display 7# importing the modules 9IPython.display 7from 1IPython.display 7from 3________3______3
________3______4from 6 IPython.display 5from 8IPython.display 7IPython.display 0IPython.display 7IPython.display 2IPython.display 2_______7IPython.display 4________2______5 IPython.display 6IPython.display 2 IPython.display 8IPython.display 1import 0
import _2
import _3
Keluaran
Contoh 2. Dalam contoh ini kita akan menggunakan import _4. Ini mengembalikan objek Styler, yang memiliki metode berguna untuk memformat dan menampilkan DataFrames
import _5
import pandas as pd
IPython.display 0
IPython.display 1 IPython.display 2 IPython.display 3IPython.display 4 IPython.display 5IPython.display 6IPython.display 7IPython.display 8IPython.display 7# importing the modules 0________2______7# importing the modules 2______3______3
# importing the modules 4# importing the modules 5 IPython.display 5# importing the modules 7IPython.display 7# importing the modules 9IPython.display 7from 1IPython.display 7from 3________3______3
________3______4from 6 IPython.display 5from 8IPython.display 7IPython.display 0IPython.display 7IPython.display 2IPython.display 2_______7IPython.display 4________2______5 IPython.display 6IPython.display 2 IPython.display 8IPython.display 1import 0
import _2
IPython.display _02
Keluaran
Contoh 3. Menggunakan import _4 kami juga dapat menambahkan gaya yang berbeda ke tabel kerangka data kami. Seperti, dalam contoh ini kami akan menampilkan semua nilai yang lebih besar dari 90 menggunakan warna biru dan sisanya dengan warna hitam. Untuk mencapai ini, kami akan menggunakan IPython.display _04 untuk menelusuri semua nilai tabel dan menerapkan gaya
# importing the modules
import pandas as pd
import IPython.display 09
IPython.display 11 IPython.display 12
IPython.display 13IPython.display 14
IPython.display 13IPython.display 16
IPython.display 13IPython.display 18
IPython.display 13IPython.display 20
IPython.display 13IPython.display 14
IPython.display 13IPython.display 24IPython.display 2 IPython.display 26 IPython.display 27 IPython.display 28IPython.display 29 IPython.display 30 IPython.display 31
IPython.display 13IPython.display 33 IPython.display 34 IPython.display 35 ________2______24
IPython.display 0
IPython.display 1 IPython.display 2 IPython.display 3# importing the modules 5 IPython.display 5# importing the modules 7IPython.display 7# importing the modules 9IPython.display 7from 1________2______7from 3______3______3
________3______4from 6 IPython.display 5from 8IPython.display 7IPython.display 0IPython.display 7IPython.display 2IPython.display 2_______7IPython.display 4________2______5 IPython.display 6IPython.display 2 IPython.display 8IPython.display 1import 0
import _2
IPython.display 70
Keluaran
Contoh 4. Kami juga dapat menggunakan perpustakaan yang disebut tabulasi untuk tujuan ini. Ini adalah perpustakaan yang berisi gaya berbeda di mana kerangka data dapat ditampilkan. Dalam contoh ini kita akan menggunakan gaya IPython.display _71
# importing the modules
from IPython.display 74import IPython.display 74
import pandas as pd
IPython.display 0
IPython.display 1 IPython.display 2 IPython.display 3IPython.display 4IPython.display 85IPython.display 6IPython.display 7IPython.display 8IPython.display 7# importing the modules 0________2______7# importing the modules 2______3______3
________3______4# importing the modules 5IPython.display 85# importing the modules 7IPython.display 7# importing the modules 9IPython.display 7from 1IPython.display 7from 3________3______3 ________3______4from 6IPython.display 85from 8IPython.display 7IPython.display 0IPython.display 7IPython.display 2IPython.display 2_______7IPython.display 4________2______5
Bagaimana cara mengubah tabel menjadi DataFrame di panda?
Ini berfungsi dengan mengubah df asli Anda menjadi seri dengan MultiIndex dari semua kolom saat ini + tahun melalui pd. Bingkai Data. unstack, lalu ubah seri yang dihasilkan kembali menjadi bingkai data dengan satu baris dengan memasukkan seri itu ke pd. DataFrame (menghasilkan satu kolom panjang, berjudul 0), lalu menggunakan pd
Bagaimana Anda membuat DataFrame dari tabel dengan Python?
Bagaimana cara membuat DataFrame dengan Python? . Buat kerangka data dari kamus daftar. impor panda sebagai pd data={'Nama'. ['Karan', 'Rohit', 'Sahil', 'Arya'], 'Age'. [23,22,21,24]} df=pd. . Buat bingkai data dari daftar daftar. . Buat bingkai data indeks yang disesuaikan
Bagaimana cara mengubah tabel database menjadi DataFrame?
Langkah-langkah untuk berpindah dari SQL ke Pandas DataFrame . Langkah 1. Buat database dan tabel. Untuk tujuan demonstrasi, mari buat database dengan Python menggunakan paket sqlite3, di mana. . Langkah 2. Dapatkan dari SQL ke Pandas DataFrame. . Langkah 3 (opsional). Temukan nilai maksimum menggunakan Panda
Bagaimana Anda membaca tabel menjadi DataFrame dengan Python?
Untuk membaca tabel sql ke dalam DataFrame hanya menggunakan nama tabel, tanpa mengeksekusi kueri apa pun, kami menggunakan metode read_sql_table() di Pandas . Fungsi ini tidak mendukung koneksi DBAPI. |