如何使用 Python 中的 Pandas 将元数据添加到 DataFrame 或 Series?
Pandas 的主要功能之一是能够使用元数据，它可以提供有关 DataFrame 或 Series 中存在的数据的其他信息。Pandas 是 Python 中一个功能强大且广泛使用的库，用于数据操作和分析。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 中的 Pandas 将元数据添加到 Dataframe 或 Series。
Pandas 中的元数据是什么?
元数据是有关 DataFrame 或 Series 中数据的信息。它可以包括有关列的数据类型、度量单位或任何其他重要和相关信息的信息，这些信息提供有关所提供数据的上下文。可以使用 Pandas 将元数据添加到 DataFrame 或 Series。
为什么元数据在数据分析中很重要?
元数据在数据分析中很重要，因为它提供了有关数据的背景和见解。如果没有元数据，就很难理解数据并从数据中得出有意义的结论。例如，元数据可以帮助您了解度量单位，从而帮助您进行准确的比较和计算。元数据还可以帮助您了解列的数据类型，从而帮助我们选择合适的数据分析工具。
如何使用pandas将元数据添加到数据框或系列?
以下是将元数据添加到数据框或系列的步骤-
将元数据应用于数据框或系列
Pandas提供了一个名为attrs的属性，用于将元数据添加到数据框或系列。此属性是一个类似于字典的对象，可用于存储任意元数据。如果您想要将元数据添加到 Dtaframe 或系列，只需访问 attrs 属性，然后设置所需的元数据属性。
在我们的程序中，我们将向数据框添加描述、比例因子和偏移量。
将比例和偏移量应用于我们的数据框
在下一步中，我们将将比例和偏移量应用于我们的数据框。我们可以通过将 DataFrame 乘以比例因子，然后添加偏移量来执行相同的操作。然后，我们可以保存元数据和缩放的 DataFrame，以便以后使用。
将元数据和 Dataframe 保存到 HDFS 文件
Pandas 提供了 HDFStore 类来处理 HDF5 格式的文件。HDF5 是分层格式的数据，支持检索大型数据集和高效存储。 HDFStore 类提供了一种方便的方法来将 Dataframe 和 Series 保存到 HDF5 文件或从 HDF5 文件加载 Dataframe 和 Series。
要将元数据和 DataFrame 保存到 HDF5 文件，我们可以使用 HDFStore 类中的 put() 方法。然后我们将格式指定为"table"，并省略元数据参数。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将元数据添加到 DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5
# 将比例和偏移量应用于 DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']
# 将元数据保存到 HDF5 文件
使用pd.HDFStore('example1.h5') as store:
store.put('data', df_scaled, format='table')
store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs
# 从 HDF5 文件中读取元数据和 DataFrame
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
df_read = store.get('data')
# 从元数据中检索比例和偏移量
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']
# 将比例和偏移量应用于 DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale
# 打印未缩放的 DataFrame
print(df_unscaled)
输出
A B
0 1.0 4.0
1 2.0 5.0
2 3.0 6.0
在上面的程序中，我们首先创建了一个数据框 df，其中包含以下列 A 和 B。然后，我们使用 attrs 属性将元数据添加到数据框中，之后，我们将"description"、"offset"和"scale"属性设置为各自的值。
在下一步中，我们通过将比例和偏移量应用于原始数据框 df 创建了一个新的数据框 df_scaled。我们通过将数据框乘以比例因子，然后将偏移量添加到以下内容来完成以下操作。
然后，我们使用 HDFStore 类的 put() 方法将元数据和缩放后的数据框保存到名为 example1.h5 的 HDF5 文件中。我们将格式指定为"表"，并省略元数据参数。相反，我们使用 get_storer('data') 函数返回的 storer 对象的元数据属性将元数据设置为 HAF5 文件的属性。
在下一部分中，从名为"example1.h5"的 HDF5 文件中读取元数据和数据框，我们使用另一个"with"语句使用 r 参数以读取模式打开文件。我们通过访问 get_storer('data') 函数返回的 storer 对象的元数据属性来检索元数据，并使用 HDFStore 类的 get() 方法检索数据框。
在最后一步中，我们从元数据中检索比例和偏移量，然后将它们应用于数据框以获得未缩放的数据框。我们打印未缩放的数据框以确保它已正确缩放。
结论
总之，使用 Python 中的 Pandas 向 Series 或数据框添加元数据可以为我们的数据提供额外的上下文和注释，使其更具信息性和实用性。我们已经使用了 Dataframe 或 Series 的 attrs 属性，我们可以轻松地将元数据(例如比例因子、描述和偏移量)添加到我们的数据框中。
