Python 如何使用Pandas为DataFrame或Series添加元数据

Pandas的一个关键特性是能够处理元数据，这些元数据可以提供有关DataFrame或Series中存在的数据的附加信息。Pandas是Python中一个强大且广泛使用的库，用于数据操作和分析。在本文中，我们将探讨如何在Python中使用Pandas为DataFrame或Series添加元数据。

Pandas中的元数据是什么

元数据是有关DataFrame或Series中数据的信息。它可以包括列的数据类型、测量单位或任何其他重要和相关的信息，以提供有关提供的数据的上下文的信息。使用Pandas可以将元数据添加到DataFrame或Series中。

为什么在数据分析中元数据很重要

元数据在数据分析中很重要，因为它提供了关于数据的上下文和洞见。没有元数据，很难理解数据并从数据中得出有意义的结论。例如，元数据可以帮助您理解测量单位，从而帮助您进行准确的比较和计算。元数据还可以帮助您理解列的数据类型，从而帮助我们选择适当的数据分析工具。

如何使用Pandas为DataFrame或Series添加元数据

以下是将元数据添加到DataFrame或Series的步骤-

将元数据应用于DataFrame或Series

Pandas提供了一个名为attrs的属性，用于向DataFrame或Series添加元数据。该属性是一个类似于字典的对象，用于存储任意元数据。如果要向DataFrame或Series添加元数据，请简单地访问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DataFrame添加一个描述、一个比例因子和一个偏移量。

将比例和偏移应用于我们的DataFrame

在下一步中，我们将将比例和偏移应用于DataFrame。我们可以通过将DataFrame乘以比例因子然后加上偏移量的方式来做到这一点。然后，我们可以保存元数据和缩放后的DataFrame，以便以后使用。

将元数据和DataFrame保存到HDFS文件中

Pandas提供了HDFStore类，用于处理HDF5格式的文件。HDF5是一种分层的数据格式，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式来将DataFrame和Series保存到HDF5文件中，并从中加载。

要将元数据和DataFrame保存到HDF5文件中，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metadata参数。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Add metadata to the DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']

# Save the metadata to an HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   store.put('data', df_scaled, format='table')
   store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs

# Read the metadata and DataFrame from the HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
   df_read = store.get('data')

# Retrieve the scale and offset from the metadata
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale

# Print the unscaled 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包含列A和B的数据帧df。然后我们使用attrs属性向数据帧添加了元数据，然后设置了‘description’、‘offset’和‘scale’属性的相应值。

在接下来的步骤中，我们通过将比例因子和偏移量应用于原始数据帧df，来创建了一个新的数据帧df_scaled。我们通过将数据帧乘以比例因子，然后将偏移量添加到数据帧上，实现了这个操作。

然后，我们使用HDFStore类的put()方法将元数据和缩放后的数据帧保存到名为example1.h5的HDF5文件中。我们指定了格式为’table’，并省略了metadata参数。相反，我们使用由get_storer(‘data’)函数返回的storer对象的metadata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帧，我们使用另一个“with”语句以读模式使用r参数打开文件。我们通过访问由get_storer(‘data’)函数返回的storer对象的metadata属性检索元数据，并使用HDFStore类的get()方法检索数据帧。

在最后一步中，我们从元数据中检索比例因子和偏移量，然后将它们应用于数据帧，以获得未缩放的数据帧。我们打印未缩放的数据帧以确保它已经被正确地还原。