Создание понятных примеров данных с Pandas: аналог dput()
Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите
Быстрый ответ
Для построения воспроизводимых примеров на pandas рекомендуется:
- Брать готовые датасеты из библиотек
seaborn
илиsklearn
. - Сформировывать наглядные
pd.DataFrame
из словаря при работе с уникальными данными. - Создавать компактные наборы данных, избегая ненужной информации.
- Фиксировать
random_state
для выполнения генерации случайных данных. - Воспроизводить ошибки на основе конкретных образцов данных.
- Корректно оформлять блоки кода на Markdown для безошибочного воспроизведения.
import pandas as pd
# Образцовый датафрейм для иллюстрации вашей задачи
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': ['X', 'Y', 'Z']
})
Соблюдение указанных принципов облегчит как формулировку вопроса, так и поиск ответа на него.
Создание оптимального набора данных
Оптимальный набор данных воспроизводит сложность поставленной задачи, при этом не перегружая лишней информацией. Инструменты вроде numpy
упрощают создание структурированных массивов и управление случайными значениями:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # Обеспечиваем воспроизводимость случайных результатов
df = pd.DataFrame({
'Group': np.repeat(['A', 'B', 'C'], repeats=10),
'Data': np.random.rand(30) # Добавляем элемент случайности
})
Таким образом, наши действия формируют надёжную базу для тестирования кода и гарантируют предсказуемость его результата.
Работа с крайними случаями данных
Для ситуаций, когда проблему надо демонстрировать на крайних случаях, полезными будут пользовательские функции и методы numpy – np.tile
или np.random.choice
. С их помощью можно генерировать структурированные наборы данных:
def custom_distribution(size):
# Генерируем данные со специфическим распределением
values = np.random.choice([0, 1, 5, 10], size=size, p=[0\.5, 0.2, 0.2, 0.1])
return values
df['EdgeCaseData'] = custom_distribution(size=len(df)) # Добавляем данные для "крайних случаев"
При воспроизведении ошибок обязательно сообщите об этом, предоставив полную трассировку стека.
Детали создания DataFrame
При работе со сложными структурами, например DataFrame с MultiIndex, важно тщательно настраивать и воспроизводить индексы, чтобы точно отразить реальные условия:
df.set_index(['Group', 'Data'], inplace=True)
# Переходим на новый уровень взаимодействия с DataFrame
df.reset_index(inplace=True)
Не забудьте указать полную информацию о DataFrame, включая типы данных.
Визуализация
Создание воспроизводимого примера на pandas похоже на игру с Lego:
Начинаем с базовых блоков – это простой набор данных:
| ID | A | B | | ---- | – | -- | | 1 | 4 | 🟢 | | 2 | 5 | 🔵 | | 3 | 6 | 🔴 |
Следуем инструкции – наш код:
df['C'] = df['A'] + 1 # Добавляем ещё один столбец
И в итоге получаем изменённую, но воспроизводимую модель:
| ID | A | B | C | | ---- | – | -- | – | | 1 | 4 | 🟢 | 5 | | 2 | 5 | 🔵 | 6 | | 3 | 6 | 🔴 | 7 |
Мы используем доступные всем компоненты (данные) и ясные инструкции (код), чтобы каждый мог воспроизвести ваш результат.
Продвинутые методики
Описание ожидаемых результатов
Опишите ожидаемые результаты вашего кода, и приложите к ним обоснование:
# Что мы хотим получить от данных
# Пример агрегации данных для расчёта среднего значения по группам:
expected_result = df.groupby('Group')['Data'].mean()
План действий поможет читателям лучше понять ваши ожидания и найти подходящее решение.
Генерация приближённых к реальным данным
Реальные данные приносят в работу свою долю хаоса. Создание случайных дат и значений в реалистичном диапазоне поможет имитировать этот хаос:
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-10', freq='D')
random_dates = np.random.choice(date_rng, size=30)
df['Date'] = random_dates # Добавляем "приправу" в виде дат к нашему набору данных
Реалистичные значения подтверждают достоверность примера и помогают проверить решение на устойчивость.
Фокусировка на подмножестве данных
Демонстрация проблемы на примере подмножества данных лишает эту проблему ненужной информации и акцентирует внимание на ключевых деталях. Используйте head()
, tail()
или sample()
, чтобы выделить наиболее значимые детали.
Полезные материалы
- Десять минут с pandas — документация pandas 2.2.0 — компактный и всесторонний обзор функций pandas.
- Medium — руководство по созданию воспроизводимых графиков с Matplotlib и Seaborn.
- Кулинарная книга pandas 2.2.0 — полезные рецепты для пользователей pandas, не только для любителей готовить.
- Блог о тестировании Google — наставления по поддержанию кода здоровым и воспроизводимым.
- Воспроизводимый анализ данных в Jupyter, часть 1/10: Загрузка и визуализация данных — YouTube — обучающие видеоролики по анализу данных с использованием Jupyter.
- Анализ данных с помощью pandas и Python – Real Python — практическое пособие по работе с данными, используя pandas и Python.