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如何在 Python 中为带有熊猫的数据帧或系列添加元数据？

原文:https://www.geesforgeks.org/如何将元数据添加到数据框或 python 熊猫系列/

元数据，也称数据关于数据。元数据可以给我们数据描述、摘要、在内存中的存储以及特定数据的数据类型。我们将显示和创建元数据。

场景:

  • 我们只需使用 info() 命令就可以获取元数据
  • 我们可以向现有数据添加元数据，并可以查看创建的数据的元数据。

步骤:

  • 创建数据框
  • 查看已经存在的元数据
  • 创建元数据并查看元数据。

在这里，我们将创建一个数据框，我们可以查看并在创建的数据框上创建元数据

查看现有元数据方法:

  • data frame_name.info()–它将以表格格式返回数据类型空值和内存使用情况
  • data frame_name.columns()–它将返回一个包含数据框中所有列名的数组
  • data frame_name.description()–它将给出给定数字数据框列的描述性统计数据，如平均值、中位数、标准差等。

创建元数据

我们可以使用 dataframe.scale() 和 dataframe.offset() 方法创建特定数据帧的元数据。它们用于表示元数据。

语法:

dataframe_name.scale=value

dataframe_name.offset =值

以下是一些描述如何向数据框或系列添加元数据的示例:

例 1

最初创建并显示一个数据帧。

蟒蛇 3

# import required modules
import pandas as pd

# initialise data of lists using dictionary
data = {'Name': ['Sravan', 'Deepak', 'Radha', 'Vani'],
        'College': ['vignan', 'vignan Lara', 'vignan', 'vignan'],
        'Department': ['CSE', 'IT', 'IT', 'CSE'],
        'Profession': ['Student', 'Assistant Professor',
                       'Programmer & ass. Proff',
                       'Programmer & Scholar'],
        'Age': [22, 32, 45, 37]
        }

# create dataframe
df = pd.DataFrame(data)

# print dataframe
df

输出:

然后检查数据帧属性和描述。

蟒蛇 3

# data information
df.info()

# data columns description
df.columns

# describing columns
df.describe()

输出:

初始化数据帧的偏移量和比例。

蟒蛇 3

# initializing scale and offset
# for creating meta data
df.scale = 0.1
df.offset = 15

# display scale and and offset
print('Scale:', df.scale)
print('Offset:', df.offset)

输出:

我们以 hdf5 文件格式存储数据，然后我们将显示数据帧及其存储的元数据。

蟒蛇 3

# store in hdf5 file format
storedata = pd.HDFStore('college_data.hdf5')

# data
storedata.put('data_01', df)

# including metadata
metadata = {'scale': 0.1, 'offset': 15}

# getting attributes
storedata.get_storer('data_01').attrs.metadata = metadata

# closing the storedata
storedata.close()

# getting data
with pd.HDFStore('college_data.hdf5') as storedata:
    data = storedata['data_01']
    metadata = storedata.get_storer('data_01').attrs.metadata

# display data
print('\nDataframe:\n', data)

# display stored data
print('\nStored Data:\n', storedata)

# display metadata
print('\nMetadata:\n', metadata)

输出:

例 2

熊猫系列数据结构不支持信息和所有方法。所以我们直接创建元数据并显示。

蟒蛇 3

# import required module
import pandas as pd

# initialise data of lists using dictionary.
data = {'Name': ['Sravan', 'Deepak', 'Radha', 'Vani'],
        'College': ['vignan', 'vignan Lara', 'vignan', 'vignan'],
        'Department': ['CSE', 'IT', 'IT', 'CSE'],
        'Profession': ['Student', 'Assistant Professor',
                       'Programmer & ass. Proff',
                       'Programmer & Scholar'],
        'Age': [22, 32, 45, 37]
        }

# Create series
ser = pd.Series(data)

# display data
ser

输出:

现在我们将存储元数据，然后显示它。

蟒蛇 3

# storing data in hdf5 file format
storedata = pd.HDFStore('college_data.hdf5')

# data
storedata.put('data_01', ser)

# mentioning scale and offset
metadata = {'scale': 0.1, 'offset': 15}

storedata.get_storer('data_01').attrs.metadata = metadata

# storing close
storedata.close()

# getting attributes
with pd.HDFStore('college_data.hdf5') as storedata:
    data = storedata['data_01']
    metadata = storedata.get_storer('data_01').attrs.metadata

# display data
print('\nData:\n', data)

# display stored data
print('\nStored Data:\n', storedata)

# display Metadata
print('\nMetadata:\n', metadata)

输出:

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