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Ejemplo de dataframe de Pandas
Esta sección demuestra la visualización de datos tabulares utilizando la clase Styler. Para información sobre la visualización con gráficos, por favor vea Visualización de Gráficos. Este documento está escrito como un Jupyter Notebook, y se puede ver o descargar aquí.
El estilizado debe realizarse después de que los datos de un DataFrame hayan sido procesados. El Styler crea una <tabla> HTML y aprovecha el lenguaje de estilo CSS para manipular muchos parámetros, incluyendo colores, fuentes, bordes, fondo, etc. Consulte aquí para obtener más información sobre el estilo de las tablas HTML. Esto permite una gran flexibilidad fuera de la caja, e incluso permite a los desarrolladores web integrar
La salida anterior es muy similar a la representación HTML estándar de DataFrame. Pero el HTML aquí ya ha adjuntado algunas clases CSS a cada celda, incluso si todavía no hemos creado ningún estilo. Podemos verlos llamando al método .to_html(), que devuelve el HTML sin procesar como cadena, lo cual es útil para procesar o añadir a un archivo – siga leyendo en Más sobre CSS y HTML. A continuación mostraremos
Apéndice del marco de datos
Si no quieres cambiar el formato de visualización de forma permanente, y quizás aplicar un nuevo formato más adelante, personalmente soy partidario de utilizar un gestor de recursos (la sentencia with en Python). En tu caso podrías hacer algo así:
La función df.style.format toma un dict cuyas claves corresponden a los nombres de las columnas a las que se quiere aplicar el estilo, y el valor es un callable que recibe cada valor de la(s) columna(s) especificada(s), y debe devolver una cadena, representando el valor formateado. Esto sólo afecta a la representación del marco de datos, y no cambia los datos subyacentes.
Crear un marco de datos r
Python proporciona una variedad de formas útiles para representar datos, pero los arrays de NumPy y los DataFrames de pandas se utilizan comúnmente para el análisis de datos. Cuando se utiliza NumPy 2d-arrays o pandas DataFrames para analizar datos tabulares, las filas se utilizan comúnmente para representar cada instancia (por ejemplo, caso u observación) de los datos, mientras que las columnas se utilizan para representar una característica dada (por ejemplo, variable o dimensión) para una observación. Dado que los datos de las series temporales también tienen una dimensión temporal para una instancia y una característica determinadas, varios
Representar los datos de las series temporales de esta manera facilita la alineación de las características de las series temporales para una instancia determinada con la información no relacionada con las series temporales. Por ejemplo, en un problema de clasificación, es fácil alinear las características de las series temporales para una observación con su etiqueta de clase objetivo (alineada con el índice):
Los datos del problema deben comenzar después de la etiqueta @data. En el caso más sencillo en el que @timestamps es falso, los valores de una serie se expresan en una lista separada por comas y el índice de cada valor es relativo a su posición en la lista (0, 1, …, m). Una instancia puede contener de 1 a varias dimensiones, donde las instancias están delimitadas por líneas y las dimensiones dentro de una instancia están delimitadas por dos puntos (:). Por ejemplo:
Pandas dataframe
Los marcos de datos asumen un papel predominante en una red CAN: Sirven para transmitir los datos del usuario. Una trama de datos está formada por muchos componentes diferentes. Cada componente individual lleva a cabo una tarea importante durante la transmisión. Las tareas a realizar son: Iniciar y mantener la sincronización entre los socios de comunicación, establecer las relaciones de comunicación definidas en la matriz de comunicación y transmitir y proteger los datos de usuario.
La transmisión de una trama de datos comienza con el bit de inicio (Start of Frame – SOF). El emisor lo transmite como un nivel dominante que produce un flanco de señal con respecto al nivel recesivo anterior (bus inactivo) que se utiliza para sincronizar toda la red. Para que los receptores no pierdan el sincronismo con el emisor durante la transmisión de la trama, comparan todos los flancos de señal recesivos a dominantes con su temporización de bits preestablecida. En caso de desviación, los receptores se resincronizan por la cantidad del error de fase correspondiente (resincronización).
Tras el SOF se encuentra el identificador (ID). Éste establece la prioridad de la trama de datos y, junto con el filtro de aceptación, establece las relaciones emisor-receptor en la red CAN que se definen en la matriz de comunicación. A continuación viene el bit RTR (Remote Transmission Request). El emisor lo utiliza para informar a los receptores del tipo de trama (trama de datos o trama remota). Un bit RTR dominante indica una trama de datos.