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?
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.
