এই সিএসভি উদাহরণ সহ:
Source,col1,col2,col3
foo,1,2,3
bar,3,4,5
আমি পান্ডাকে যে স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতি ব্যবহার করি তা হ'ল:
পার্স সিএসভি
একটি ডেটা ফ্রেমে কলামগুলি নির্বাচন করুন ( col1এবংcol3 )
col1এবংcol3 )পান্ডসের মতো এমন কোনও জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি আছে কি?
উত্তর:
সব উত্তর ভাল। আমার উত্তরের প্রত্যাশাটি ব্যাপক (অর্থাত্ সমস্ত বিকল্পের তালিকা দেওয়ার চেষ্টা করে )। আমি আশা করি যে কোনও পছন্দ করতে কোনও মানদণ্ড সহ এই উত্তরটি ফিরে আসব এবং সংশোধন করব।
আমি আশা করি যে এখানে যে কেউ পরিচিত হবে d3। d3জাভাস্ক্রিপ্টে ডেটা পরিচালনা করার জন্য "সুইস আর্মি ছুরি" খুব দরকারী, যেমন pandasপাইথনের পক্ষে সহায়ক। তাহলে আপনি হয়তো d3ঘন ঘন মত ব্যবহার pandas, এমনকি যদি d3হয় ঠিক DataFrame / পান্ডাস প্রতিস্থাপন না (অর্থাত d3একই এপিআই নেই; d3নেই Series/ DataFrameযা আচরণ মত pandas)
আহমেদের উত্তরটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে কিছু ডেটা ফ্রেমের কার্যকারিতা অর্জন করতে ডি 3 ব্যবহার করা যেতে পারে এবং নীচের কিছু লাইব্রেরি শিখুনজেডাটা ব্যবহার করে d3এবং এর মতো জিনিস দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল lodash।
ডেটা ফ্রেম-কেন্দ্রিক-বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য, আমি জেএস লাইব্রেরিগুলিতে অভিভূত হয়েছি যা সহায়তা করে। আপনার মুখোমুখি হতে পারে এমন কয়েকটি বিকল্পের একটি দ্রুত তালিকা এখানে। আমি তাদের মধ্যে এখনও বিশদে বিশদটি পরীক্ষা করে দেখিনি (বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আমি গুগল + এনপিএম অনুসন্ধানের সমন্বয় পেয়েছি)।
আপনি যে বিভিন্ন ধরণের সাথে কাজ করতে পারেন তা ব্যবহার করতে সাবধান হন; কিছু হ'ল নোড.জেস ওরফে সার্ভার-সাইড জাভাস্ক্রিপ্ট, কিছু ব্রাউজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ওরফে ক্লায়েন্ট-সাইড জাভাস্ক্রিপ্ট। কিছু টাইপস্ক্রিপ্ট হয়।
তারপরে এই প্রশ্নে আসার পরে, এখানে অন্যান্য উত্তরগুলি পরীক্ষা করে আরও অনুসন্ধান করার পরে আমি এই বিকল্পগুলি পেয়েছি:
JSআইপিথন / জুপিটার "নোটবুক" এর বিকল্প বলে মনে হচ্ছেআমি আশা করি এই পোস্টটি একটি সম্প্রদায়ের উইকিতে পরিণত হতে পারে এবং বিভিন্ন মানদণ্ডের বিপরীতে মূল্যায়ন করতে (যেমন উপরের বিভিন্ন বিকল্পের তুলনা করুন) যেমন:
Jupyter
(ইন্টারেক্টিভ নোটবুক), ইত্যাদির মতো অন্যান্য সরঞ্জামগুলির সাথে সংমিশ্রণে প্রদর্শিত ইন্টিগ্রেশনজেএস গ্রন্থাগার কখনও না পারে এমন কিছু জিনিস (তবে এটি পারে?)
আমি জাভাস্ক্রিপ্টের জন্য ডেটা র্যাংলিং লাইব্রেরিতে কাজ করছি যা ডেটা-ফোরজ বলে। এটি লিনকিউ এবং পান্ডাস দ্বারা অনুপ্রাণিত।
এটি এটির মতো ইনস্টল করা যেতে পারে:
npm install --save data-forge
আপনার উদাহরণটি এইভাবে কাজ করবে:
var csvData = "Source,col1,col2,col3\n" +
"foo,1,2,3\n" +
"bar,3,4,5\n";
var dataForge = require('data-forge');
var dataFrame =
dataForge.fromCSV(csvData)
.parseInts([ "col1", "col2", "col3" ])
;
যদি আপনার ডেটা কোনও CSV ফাইলে থাকে আপনি এটিকে এ জাতীয় লোড করতে পারতেন:
var dataFrame = dataForge.readFileSync(fileName)
.parseCSV()
.parseInts([ "col1", "col2", "col3" ])
;
selectসারিগুলিকে রূপান্তর করতে আপনি পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে পারেন ।
আপনি ব্যবহার করে একটি কলামটি বের করতে পারেন getSeriesতারপরে selectসেই কলামটিতে মানগুলি রূপান্তর করতে পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন ।
আপনি এই জাতীয় ডেটা ফ্রেমের বাইরে আবার আপনার ডেটা পাবেন:
var data = dataFrame.toArray();
একটি কলাম গড় করতে:
var avg = dataFrame.getSeries("col1").average();
এর সাথে আরও অনেক কিছু করতে পারেন।
আপনি এনএমপি তে আরও ডকুমেন্টেশন পেতে পারেন ।
সিভিয়েট নিম্নলিখিতটি কেবলমাত্র ডি 3 ভি 3 এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, এবং সর্বশেষতম ডি 4 ভি 4 নয়!
আমি d3.js এর আংশিক , এবং যদিও এটি পান্ডাদের সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপন হবে না, আপনি যদি এর দৃষ্টান্ত শিখতে কিছুটা সময় ব্যয় করেন তবে এটি আপনার জন্য আপনার সমস্ত ডেটা র্যাংলিংয়ের যত্ন নিতে সক্ষম হবে। (এবং আপনি যদি ব্রাউজারে ফলাফল প্রদর্শন করতে চান তবে এটি আদর্শভাবে এটি উপযুক্ত)
উদাহরণ। আমার সিএসভি ফাইল data.csv:
name,age,color
Mickey,65,black
Donald,58,white
Pluto,64,orange
একই ডিরেক্টরিতে, index.htmlনিম্নলিখিত ধারণকারী একটি তৈরি করুন :
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>My D3 demo</title>
<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js" charset="utf-8"></script>
</head>
<body>
<script charset="utf-8" src="demo.js"></script>
</body>
</html>
এবং demo.jsনিম্নলিখিত ফাইল সহ একটি ফাইল:
d3.csv('/data.csv',
// How to format each row. Since the CSV file has a header, `row` will be
// an object with keys derived from the header.
function(row) {
return {name : row.name, age : +row.age, color : row.color};
},
// Callback to run once all data's loaded and ready.
function(data) {
// Log the data to the JavaScript console
console.log(data);
// Compute some interesting results
var averageAge = data.reduce(function(prev, curr) {
return prev + curr.age;
}, 0) / data.length;
// Also, display it
var ulSelection = d3.select('body').append('ul');
var valuesSelection =
ulSelection.selectAll('li').data(data).enter().append('li').text(
function(d) { return d.age; });
var totalSelection =
ulSelection.append('li').text('Average: ' + averageAge);
});
ডিরেক্টরিতে, চালাও এবং বয়স এবং তাদের গড়ের একটি সাধারণ তালিকা দেখতে আপনার ব্রাউজারে http: // লোকালহোস্ট: 8181python -m SimpleHTTPServer 8181 খুলুন ।
এই সাধারণ উদাহরণটি ডি 3 এর কয়েকটি প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য দেখায়:
নীচে পাইথন নিম্পি এবং পান্ডাস রয়েছে
`` `
import numpy as np
import pandas as pd
data_frame = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], [1, 2, 3, 4])
data_frame[5] = np.random.randint(1, 50, 5)
print(data_frame.loc[['C', 'D'], [2, 3]])
# axis 1 = Y | 0 = X
data_frame.drop(5, axis=1, inplace=True)
print(data_frame)
`` `
একইটি জাভাস্ক্রিপ্ট * এ অর্জন করা যেতে পারে [ numjs কেবল Node.js দিয়ে কাজ করে ] তবে D3.js এর কাছে অনেক উন্নত ডেটা ফাইল সেট বিকল্প রয়েছে। নামজ এবং পান্ডস-জেএস উভয়ই এখনও চলছে ...
import np from 'numjs';
import { DataFrame } from 'pandas-js';
const df = new DataFrame(np.random.randn(5, 4), ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], [1, 2, 3, 4])
// df
/*
1 2 3 4
A 0.023126 1.078130 -0.521409 -1.480726
B 0.920194 -0.201019 0.028180 0.558041
C -0.650564 -0.505693 -0.533010 0.441858
D -0.973549 0.095626 -1.302843 1.109872
E -0.989123 -1.382969 -1.682573 -0.637132
*/পান্ডাস.জে এই মুহুর্তে একটি পরীক্ষামূলক গ্রন্থাগার, তবে এটি হুড অপরিবর্তনীয় জেজেস এবং নম্পপাই যুক্তির অধীনে ব্যবহার করা খুব আশাব্যঞ্জক বলে মনে হচ্ছে, উভয় ডেটা অবজেক্ট সিরিজ এবং ডেটা ফ্রেম রয়েছে ..
পুনঃটুইট করুন আপনার অপেক্ষা শেষ হয়েছে। দানফো.জেএস-তে স্বাগত জানাই যা জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরির মতো পান্ডাস যেমন টেনসরফ্লো.জেএস-তে নির্মিত এবং বাক্সের বাইরে টেনেসরকে সমর্থন করে। এর অর্থ আপনি ড্যানফো ডেটা স্ট্রাকচারকে টেনেসরে রূপান্তর করতে পারেন। এবং আপনি গ্রুপবাই, মার্জ, যোগদান, প্লট করা এবং অন্যান্য ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে পারেন।
আমি মনে করি নিকটতম জিনিসটি লাইব্রেরিগুলির মতো:
বিশেষত রেকলাইনের একটি ডেটা্যাসেট অবজেক্ট রয়েছে যার কাঠামোটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের সাথে কিছুটা অনুরূপ। এরপরে এটি আপনাকে "ভিউজ" এর সাথে কোনও ডেটা গ্রিড, গ্রাফিং, মানচিত্র ইত্যাদির সাথে সংযুক্ত করার অনুমতি দেয় ভিউগুলি সাধারণত ব্রীড ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি যেমন ডি 3, ফ্লোট, স্লিকগ্রিড ইত্যাদির চারপাশে পাতলা মোড়ক থাকে Views
রেকলাইনের জন্য এখানে একটি উদাহরণ রয়েছে:
// কিছু ডেটা লোড করুন
var dataset = recline.Model.Dataset ({
রেকর্ডস: [
{মান: 1, তারিখ: '2012-08-07'},
{মান: 5, খ: '2013-09-07'}
]
// পরিবর্তে সিএসভি ডেটা লোড করুন
// (এবং রেকলাইনের আরও অনেক ডেটা উত্স প্রকারের জন্য সমর্থন রয়েছে)
// ইউআরএল: 'আমার-স্থানীয়-সিএসভি-ফাইল। সিএসভি',
// ব্যাকএন্ড: 'সিএসভি'
});
// আপনার HTML থেকে দর্শকের জন্য একটি উপাদান পান
var $ el = $ ('# ডেটা-দর্শক');
var allInOneDataViewer = নতুন পুনরুক্তি.ভিউ.মલ્ટিয়াভিউ ({
মডেল: ডেটাসেট,
এল: $ এল
});
// আপনার নতুন ডেটা ভিউয়ার লাইভ হবে!
জাভাস্ক্রিপ্টে CSV পার্স করা বেশ সহজ কারণ প্রতিটি লাইনের ইতিমধ্যে একটি জাভাস্ক্রিপ্ট অ্যারে রয়েছে। আপনি যদি নিজের সিএসভিকে স্ট্রিংগুলির একটি অ্যারে (প্রতি লাইনে এক) এ লোড করেন তবে মানগুলির সাথে অ্যারের অ্যারে লোড করা বেশ সহজ:
var pivot = function(data){
var result = [];
for (var i = 0; i < data.length; i++){
for (var j=0; j < data[i].length; j++){
if (i === 0){
result[j] = [];
}
result[j][i] = data[i][j];
}
}
return result;
};
var getData = function() {
var csvString = $(".myText").val();
var csvLines = csvString.split(/\n?$/m);
var dataTable = [];
for (var i = 0; i < csvLines.length; i++){
var values;
eval("values = [" + csvLines[i] + "]");
dataTable[i] = values;
}
return pivot(dataTable);
};
তারপর getData() কলাম দ্বারা মানগুলির একটি বহুমাত্রিক অ্যারে প্রদান করে।
আমি এটি একটি জেএসফিডেলে প্রদর্শন করেছি জন্য ।
অবশ্যই আপনি এটি সহজেই এটি করতে পারবেন না যদি আপনি ইনপুটটিতে বিশ্বাস না করেন - যদি আপনার ডেটাতে এমন কোনও স্ক্রিপ্ট থাকতে পারে যা প্রদর্শিত হতে পারে, ইত্যাদি etc.
1 লাইনে একটি বিদ্যমান শিরোনাম ধরে নিয়ে এখানে একটি গতিশীল পন্থা দেওয়া হচ্ছে d3.js। সিএসভি লোড হয়েছে ।
function csvToColumnArrays(csv) {
var mainObj = {},
header = Object.keys(csv[0]);
for (var i = 0; i < header.length; i++) {
mainObj[header[i]] = [];
};
csv.map(function(d) {
for (key in mainObj) {
mainObj[key].push(d[key])
}
});
return mainObj;
}
d3.csv(path, function(csv) {
var df = csvToColumnArrays(csv);
});
তারপরে আপনি একই সাথে আর, পাইথন বা মতলব ডেটা ফ্রেমের সাথে ডেটাগুলির প্রতিটি কলাম অ্যাক্সেস করতে পারবেন df.column_header[row_number]।