Создание понятных примеров данных с Pandas: аналог dput()

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите

Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы

Быстрый ответ

Для построения воспроизводимых примеров на pandas рекомендуется:

  1. Брать готовые датасеты из библиотек seaborn или sklearn.
  2. Сформировывать наглядные pd.DataFrame из словаря при работе с уникальными данными.
  3. Создавать компактные наборы данных, избегая ненужной информации.
  4. Фиксировать random_state для выполнения генерации случайных данных.
  5. Воспроизводить ошибки на основе конкретных образцов данных.
  6. Корректно оформлять блоки кода на Markdown для безошибочного воспроизведения.
Python
Скопировать код
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.

Кинга Идем в IT: пошаговый план для смены профессии

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:

Python
Скопировать код
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:

Python
Скопировать код
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:

Python
Скопировать код
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:

Python
Скопировать 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:

Python
Скопировать код
# 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:

Python
Скопировать код
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

  1. Десять минут с pandas — документация pandas 2.2.0 — компактный и всесторонний обзор функций pandas.
  2. Medium — руководство по созданию воспроизводимых графиков с Matplotlib и Seaborn.
  3. Кулинарная книга pandas 2.2.0 — полезные рецепты для пользователей pandas, не только для любителей готовить.
  4. Блог о тестировании Google — наставления по поддержанию кода здоровым и воспроизводимым.
  5. Воспроизводимый анализ данных в Jupyter, часть 1/10: Загрузка и визуализация данных — YouTube — обучающие видеоролики по анализу данных с использованием Jupyter.
  6. Анализ данных с помощью pandas и Python – Real Python — практическое пособие по работе с данными, используя pandas и Python.