如何在 Python 中使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 添加元数据？

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Pandas 的关键特性之一是能够处理元数据，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，用于数据处理和分析。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 添加元数据。

什么是 Pandas 中的元数据？

元数据是有关 DataFrame 或 Series 中数据的资料。它可以包括有关列的数据类型、测量单位或任何其他提供有关所提供数据上下文的重要的相关信息。可以使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 添加元数据。

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上下文和见解。如果没有元数据，就很难理解数据并从中得出有意义的结论。例如，元数据可以帮助您了解测量单位，这可以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，这可以帮助我们选择合适的数据分析工具。

如何使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 添加元数据？

以下是向 DataFrame 或 Series 添加元数据的步骤：

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。此属性是一个类似于字典的对象，可用于存储任意元数据。如果要向 DataFrame 或 Series 添加元数据，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 DataFrame 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 DataFrame

在下一步中，我们将向我们的 DataFrame 应用比例和偏移量。我们可以通过将 DataFrame 乘以比例因子然后添加偏移量来做到这一点。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

Pandas 提供 HDFStore 类用于处理 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式将 DataFrame 和 Series 保存到 HDF5 文件并从中加载。

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 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具有列 A 和 B 的 DataFrame df。然后，我们使用 attrs 属性向 DataFrame 添加元数据，然后将“description”、“offset”和“scale”属性分别设置为其相应的值。

在下一步中，我们通过将比例和偏移量应用于原始 DataFrame df 来创建一个新的 DataFrame df_scaled。我们通过将 DataFrame 乘以比例因子然后添加偏移量来实现此目的。

然后，我们使用 HDFStore 类的 put() 方法将元数据和缩放后的 DataFrame 保存到名为 example1.h5 的 HDF5 文件中。我们将格式指定为“table”并省略 metadata 参数。相反，我们使用 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，读取名为“example1.h5”的 HDF5 文件中的元数据和 DataFrame，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 metadata 属性来检索元数据，并使用 HDFStore 类的 get() 方法检索 DataFrame。

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 DataFrame 以获得未缩放的 DataFrame。我们打印未缩放的 DataFrame 以确保它已正确取消缩放。

结论

总而言之，在 Python 中使用 Pandas 向 Series 或 DataFrame 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。我们使用了 DataFrame 或 Series 的 attrs 属性，轻松地向我们的 DataFrame 添加了诸如比例因子、描述和偏移量之类的元数据。