Konversi tabel ke kerangka data python

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 DataFrame

Tabel 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.displayimport display

import pandas as pd

IPython.display0

IPython.display1 IPython.display2 IPython.display3IPython.display4 IPython.display5IPython.display6IPython.display7IPython.display8IPython.display7# importing the modules0________2______7# importing the modules2______3______3

# importing the modules4# importing the modules5 IPython.display5# importing the modules7IPython.display7# importing the modules9IPython.display7from1IPython.display7from3________3______3

________3______4from6 IPython.display5from8IPython.display7IPython.display0IPython.display7IPython.display2IPython.display2_______7IPython.display4________2______5

IPython.display6IPython.display2 IPython.display8IPython.display1import0

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.display0

IPython.display1 IPython.display2 IPython.display3IPython.display4 IPython.display5IPython.display6IPython.display7IPython.display8IPython.display7# importing the modules0________2______7# importing the modules2______3______3

# importing the modules4# importing the modules5 IPython.display5# importing the modules7IPython.display7# importing the modules9IPython.display7from1IPython.display7from3________3______3

________3______4from6 IPython.display5from8IPython.display7IPython.display0IPython.display7IPython.display2IPython.display2_______7IPython.display4________2______5

IPython.display6IPython.display2 IPython.display8IPython.display1import0

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.display09

IPython.display11 IPython.display12

IPython.display13IPython.display14

IPython.display13IPython.display16

IPython.display13IPython.display18

IPython.display13IPython.display20

IPython.display13IPython.display14

IPython.display13IPython.display24IPython.display2 IPython.display26 IPython.display27 IPython.display28IPython.display29 IPython.display30 IPython.display31

IPython.display13IPython.display33 IPython.display34 IPython.display35 ________2______24

IPython.display0

IPython.display1 IPython.display2 IPython.display3# importing the modules5 IPython.display5# importing the modules7IPython.display7# importing the modules9IPython.display7from1________2______7from3______3______3

________3______4from6 IPython.display5from8IPython.display7IPython.display0IPython.display7IPython.display2IPython.display2_______7IPython.display4________2______5

IPython.display6IPython.display2 IPython.display8IPython.display1import0

import_2

IPython.display70

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.display74import IPython.display74

import pandas as pd

IPython.display0

IPython.display1 IPython.display2 IPython.display3IPython.display4IPython.display85IPython.display6IPython.display7IPython.display8IPython.display7# importing the modules0________2______7# importing the modules2______3______3

________3______4# importing the modules5IPython.display85# importing the modules7IPython.display7# importing the modules9IPython.display7from1IPython.display7from3________3______3

________3______4from6IPython.display85from8IPython.display7IPython.display0IPython.display7IPython.display2IPython.display2_______7IPython.display4________2______5

Bagaimana cara mengubah tabel menjadi DataFrame di panda?

Bagaimana Anda membuat DataFrame dari tabel dengan Python?

Bagaimana cara mengubah tabel database menjadi DataFrame?

Bagaimana Anda membaca tabel menjadi DataFrame dengan Python?