Pandas DataFrame Head
Sintaxis:
# Marco de datos.Cabeza (n)
Por defecto, el valor de esta n es 5, y también podemos cambiar el valor de n de acuerdo con nuestra elección.
Ejemplo # 01:
Vamos a comenzar algunas demostraciones prácticas de la función "cabeza ()" en nuestro código "pandas" para eliminar este concepto para usted. Cada vez que hacemos el código Pandas, debemos importar la función "Pandas". Así que aquí estamos importando esto en la herramienta "Spyder" y luego tenemos una lista aleatoria llamada "Sales_List". Esta "sales_list" conlleva cuatro columnas, y cada columna contiene alguna información.
La primera columna que creamos aquí es la columna "Nombre", en la que los datos que hemos insertado son "Joseph, Emma, Edward, Thomas, Ryan, Jessica, Tyler, Samuel y Olivia". La primera columna consta de nueve nombres diferentes. Luego viene el segundo con el nombre de "región" en la que ponemos "East, Norte, Oeste, East, Norte, Sur, East, Oeste y Sur". La columna por delante es la columna de "ventas" y también contiene precios de venta, que son "30000, 50000, 55000, 40000, 60000, 35000, 30000, 50000 y 40000". Aquí se completan las tres columnas, y la última columna que tenemos es la columna "Gastos". En esta columna de "gastos", agregamos "10000, 23000, 10000, 12000, 25000, 35000, 14000, 16000 y 22000". Hemos completado esta "Sales_List" aquí y ahora estamos convirtiendo esta "Sales_List" en el marco de datos utilizando el método Pandas DataFarame. Lo llamamos "Sales_DF" y mostramos este marco de datos "Sales_DF".
Ahora, tenemos que acceder a las filas superiores de este marco de datos, por lo que para esto, utilizamos el método "Head ()" aquí. Este método accederá a las primeras cinco filas de DataFrame, ya que el valor predeterminado para este método "Head ()" es cinco. Ponemos este método dentro del "print ()", por lo que las primeras cinco filas del marco de datos también se imprimirán en el terminal.
Al golpear el ícono de ejecución, el resultado de este código se presenta en el terminal. Aquí el primer DataFrame contiene nueve filas, y luego aplicamos el método "Head ()" a este DataFrame que devuelve las primeras cinco filas de ese marco de datos.
Ejemplo # 02:
Estamos comenzando otro ejemplo aquí importando los "Pandas como PD" y generando las columnas "item_list" que contiene columnas "madera, vidrio y acero", y los datos que colocamos en estas columnas son "cama, mesa, silla, puertas, puertas, ventana y gabinete "en la columna" madera ". El "espejo, esquina, table_glass, marco, espejo de la ventana y decoración de vidrio" está en la columna "Vidrio", y la última columna de "acero" contiene "utensilios, estante, cuenca, toque, ducha y escalera de acero".
Este "item_list" ahora se cambia en el marco de datos "items_df". El "PD.DataFrame ”ayuda a convertir la lista en DataFrame. Entonces este "item_df" se representa a continuación. Después de esto, accedemos a las primeras tres filas del marco de datos colocando la función "Cabeza ()". Pasamos "3" como el parámetro de la función "Cabeza ()", por lo que accederá a las primeras tres filas del "item_df". Las primeras tres filas de la "item_df" también aparecerán en el terminal porque colocamos el método "head ()" dentro de la declaración "print ()".
Después de mostrar todo el "item_df", accede a las primeras tres filas de esta "item_df" y también las muestra aquí en el terminal.
Ejemplo # 03:
Al importar "Pandas como PD" y creando las columnas "Property_list" con las columnas Code_NO, "Saler_Name y Buyer_Name", estamos comenzando un nuevo ejemplo aquí. Los datos que ingresamos en estas columnas incluyen "A1211, A1213, A1214, A1215, A1216, A1217, A1218 y A1219" en la primera columna. La segunda columna contiene el "Smith, Noah, Joseph, Mishi, William, Taylor, Samuel, Robert y Rick", mientras que la última columna "Steel" tiene el "Peter, George, James, Samuel, Olivia, Allies, Leo, Peter y Bills ". DataFrame "Property_df" ha reemplazado esta "Property_List" en este punto porque hemos utilizado el "PD.DataFrame ”aquí.
La lista se transforma en un marco de datos con la ayuda de "PD.Marco de datos". La "Property_DF" se muestra a continuación. Después de eso, la función "Cabeza ()" se usa para recuperar las cinco filas principales de DataFrame. La función "Head ()" accederá a las primeras cinco filas de la "Property_DF" porque la hemos suministrado con el valor "5". Insertamos el método "Head ()" dentro de la línea "Impresar ()"; Las cinco mejores filas de la "Property_DF" también se mostrarán en la consola.
Aquí, obtiene las primeras cinco filas de esta "Property_DF" y muestra estas filas aquí también en la consola, después de mostrar todo "Property_DF."
Ejemplo # 04:
Pondremos el valor negativo dentro de la función "cabeza ()" en este ejemplo. Utilizamos la "Property_DF" que hemos creado en el tercer ejemplo, y esta vez colocamos el valor negativo como el parámetro de la función "cabeza ()" para saber qué hace esta función "cabeza ()" cuando ponemos un negativo valor en él. Colocamos "-2" como el parámetro de este método "Head ()". También volvemos a colocar este método head () en la instrucción de impresión, por lo que el resultado también se mostrará en la consola.
Tenga en cuenta que, en esta salida, recupera y muestra todas las filas, excepto las dos últimas filas del marco de datos. Esto se debe a que usamos el valor "-2" como el parámetro de la función "cabeza ()", elimina las dos últimas filas y mostramos todas las filas restantes en la consola aquí.
Ejemplo # 05:
También podemos aplicar este método al archivo CSV. En este ejemplo, vamos a discutir cómo recuperar las filas del archivo CSV. El archivo CSV, que ya está presente, se muestra a continuación. Ahora recuperaremos filas de este archivo CSV con la ayuda del método "Head ()".
Utilizamos la función "Read_csv" aquí después de importar la función "Pandas" como PD. Para importar el archivo CSV como el marco de datos de "pandas", utilizamos la función read_csv en pandas. Colocamos el nombre del archivo cuyos datos queremos importar como un marco de datos en la función "Read_csv". El nombre del archivo aquí es "archivo.CSV "y guardamos estos datos en la variable" DF ". Ahora, aplicamos el método "Head ()" a este "DF" y recuperamos las "4" filas de este marco de datos colocando "4" en la función "Head ()". Esto obtendrá las primeras cuatro filas e imprimirá esas cuatro filas en la consola.
Aquí, puede observar que solo las primeras cuatro filas se imprimen aquí en la pantalla, que están presentes en el archivo CSV.
Conclusión:
Esta guía le enseñará cómo puede utilizar el método "Head ()" en "Pandas". Nuestro objetivo principal es explicar de manera clara y concisa el concepto del enfoque "Cabeza ()" en "Pandas" para usted. Hemos descrito cómo podemos obtener las filas iniciales "n" de un marco o serie de datos utilizando la función pandas "head ()". En esta guía, hemos realizado cinco casos en los que utilizamos el método "Head ()" en "Pandas" para recuperar las filas superiores del marco de datos. Después de leer esta guía, le permitirá pasar a una etapa más avanzada de la programación "Pandas".