इस CSV उदाहरण के साथ:
Source,col1,col2,col3
foo,1,2,3
bar,3,4,5
पंडों का उपयोग करने वाली मानक विधि यह है:
पार्स सीएसवी
डेटा फ़्रेम में कॉलम चुनें ( col1और col3)
col1और मानों का पुनर्विभाजन col3)क्या कोई जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है जो पंडों की तरह है?
जवाबों:
सभी उत्तर अच्छे हैं। मेरे उत्तर की आशा करना व्यापक है (अर्थात सभी विकल्पों को सूचीबद्ध करने की कोशिश करता है )। मुझे उम्मीद है कि किसी विकल्प को चुनने में मदद करने के लिए किसी भी मानदंड के साथ इस उत्तर को वापस और संशोधित करेंगे।
मुझे उम्मीद है कि यहां आने वाला कोई भी व्यक्ति परिचित होगा d3। d3जावास्क्रिप्ट में डेटा को संभालने के लिए बहुत उपयोगी "स्विस सेना चाकू" है, जैसे pandasकि पायथन के लिए उपयोगी है। आप देख सकते हैं d3अक्सर की तरह इस्तेमाल किया pandasहै, भले ही d3है वास्तव में एक DataFrame / पांडा प्रतिस्थापन नहीं (यानी d3एक ही एपीआई नहीं है, d3नहीं है Series/ DataFrameजो व्यवहार में की तरह pandas)
अहमद का उत्तर बताता है कि कुछ डेटाफ़्रेम कार्यक्षमता को प्राप्त करने के लिए d3 का उपयोग कैसे किया जा सकता है , और नीचे दिए गए कुछ पुस्तकालय LearnJsData जैसी चीजों से प्रेरित थे जो उपयोग करता है d3और lodash।
डेटाफ़्रेम-फ़ोकस-फ़ीचर के रूप में, मैं जेएस पुस्तकालयों से अभिभूत था जो मदद करते हैं। यहां आपके द्वारा चुने गए कुछ विकल्पों की एक त्वरित सूची दी गई है। मैंने अभी तक उनमें से किसी की भी जाँच नहीं की है (अधिकांश मुझे Google + NPM खोज के संयोजन में मिला)।
सावधान रहो तुम एक किस्म है कि आप के साथ काम कर सकते हैं का उपयोग करें; कुछ Node.js उर्फ सर्वर-साइड जावास्क्रिप्ट हैं, कुछ ब्राउज़र-संगत उर्फ क्लाइंट-साइड जावास्क्रिप्ट हैं। कुछ टाइपस्क्रिप्ट हैं।
फिर इस सवाल पर आने के बाद, अन्य उत्तरों की जाँच यहाँ और अधिक खोज करने के बाद, मुझे इस तरह के विकल्प मिले:
JSIPython / Jupyter "नोटबुक" के विकल्प की तरह लगता हैjs-data-mongodb, js-data-redis, js-data-cloud-datastore), क्रमित, फ़िल्टर आदिमुझे उम्मीद है कि यह पोस्ट एक समुदाय विकी बन सकती है, और मूल्यांकन कर सकती है (अर्थात ऊपर दिए गए विभिन्न विकल्पों की तुलना करें) जैसे विभिन्न मानदंडों के खिलाफ:
Jupyter
(संवादात्मक नोटबुक), आदि के साथ संयोजन में प्रदर्शित एकीकरणजेएस लाइब्रेरी में कुछ चीजें कभी नहीं हो सकती हैं (लेकिन ऐसा हो सकता है?)
मैं जावास्क्रिप्ट को डेटा-फोर्ज कहे जाने वाले पुस्तकालय के लिए एक डेटा पर काम कर रहा हूं। यह LINQ और Pandas से प्रेरित है।
इसे इस तरह स्थापित किया जा सकता है:
npm install --save data-forge
आपका उदाहरण इस तरह काम करेगा:
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" ])
;
यदि आपका डेटा किसी CSV फ़ाइल में था, तो आप इसे इस तरह लोड कर सकते हैं:
var dataFrame = dataForge.readFileSync(fileName)
.parseCSV()
.parseInts([ "col1", "col2", "col3" ])
;
आप selectपंक्तियों को बदलने के लिए विधि का उपयोग कर सकते हैं ।
आप किसी कॉलम का उपयोग करके निकाल सकते getSeriesहैं, फिर selectउस कॉलम में मानों को बदलने के लिए विधि का उपयोग कर सकते हैं ।
आप अपना डेटा इस तरह से डेटा-फ़्रेम से वापस प्राप्त करते हैं:
var data = dataFrame.toArray();
एक कॉलम औसत करने के लिए:
var avg = dataFrame.getSeries("col1").average();
इससे बहुत कुछ आप कर सकते हैं।
आप npm पर अधिक प्रलेखन पा सकते हैं ।
Ceaveat निम्नलिखित केवल d3 v3 पर लागू होता है, और नवीनतम d4v4 पर नहीं!
मैं d3.js का आंशिक हूँ , और जब तक यह पंडों के लिए कुल प्रतिस्थापन नहीं होगा, यदि आप इसके प्रतिमान को सीखने में कुछ समय बिताते हैं, तो यह आपके लिए आपके सभी डेटा का ध्यान रखने में सक्षम होना चाहिए। (और यदि आप ब्राउज़र में परिणाम प्रदर्शित करना चाहते हैं, तो यह आदर्श रूप से उसके अनुकूल है।)
उदाहरण। मेरी CSV फ़ाइल data.csv:
name,age,color
Mickey,65,black
Donald,58,white
Pluto,64,orange
उसी निर्देशिका में, index.htmlनिम्नलिखित युक्त एक बनाएँ :
<!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>
और demo.jsनिम्नलिखित के साथ एक फ़ाइल भी :
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);
});
निर्देशिका में, चलाएँ python -m SimpleHTTPServer 8181और खोलें http: // localhost: 8181 अपने ब्राउज़र में उम्र और उनके औसत की एक साधारण सूची देखने के लिए।
यह सरल उदाहरण d3 की कुछ प्रासंगिक विशेषताएं दिखाता है:
नीचे पायथन सुन्न और पांडा है
`` `
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)
`` `
एक ही जावास्क्रिप्ट * में प्राप्त किया जा सकता [ numjs केवल के साथ काम करता Node.js ] लेकिन D3.js ज्यादा उन्नत डाटा फ़ाइल सेट विकल्प है। दोनों नंबरों और पंडों- js अभी भी काम करता है ..
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
*/फिलहाल पंडास.जेएस एक प्रायोगिक पुस्तकालय है, लेकिन हुड अपरिवर्तनीय के तहत इसका उपयोग करने के लिए बहुत आशाजनक लगता है ।js और NumpPy तर्क, दोनों डेटा ऑब्जेक्ट श्रृंखला और DataFrame हैं।
@ आपका इंतजार खत्म हो गया है। Danfo.js में आपका स्वागत है, जो कि टेनसफ़्लो.जेएस पर निर्मित जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी की तरह पांडा है और टेंसरों को बॉक्स से बाहर सपोर्ट करता है। इसका मतलब है कि आप danfo डेटा संरचना को Tensors में बदल सकते हैं। और आप ग्रुपबी, मर्जिंग, जॉइनिंग, प्लॉटिंग और अन्य डेटा प्रोसेसिंग कर सकते हैं।
मुझे लगता है कि निकटतम चीजें पुस्तकालय हैं:
विशेष रूप से रीलाइन को पंडों के डेटा फ़्रेम के समान संरचना के साथ डेटासेट ऑब्जेक्ट मिला है। यह आपको अपने डेटा को "व्यू" से जोड़ने की अनुमति देता है जैसे कि डेटा ग्रिड, ग्राफिंग, मैप्स आदि। दृश्य आमतौर पर डी 3, प्लॉट, स्लिकग्रिड आदि जैसे नस्ल के मौजूदा सर्वश्रेष्ठ दृश्य पुस्तकालयों के आसपास पतले रैपर होते हैं।
यहाँ Recline के लिए एक उदाहरण है:
// कुछ डेटा लोड करें
var डाटासेट = recline.Model.Dataset ({
रिकॉर्ड: [
{मूल्य: 1, दिनांक: '2012-08-07'},
{मान: 5, बी: '2013-09-07'}
]
// CSV डेटा लोड करें
// और Recline के पास कई और डेटा स्रोत प्रकारों के लिए समर्थन है)
// url: 'my-local-csv-file.csv')
// बैकएंड: 'सीएसवी'
});
// दर्शक के लिए अपने HTML से एक तत्व प्राप्त करें
var $ el = $ ('# डेटा-दर्शक');
var allInOneDataViewer = new recline.View.MultiView ({
मॉडल: डाटासेट,
el: $ एल
});
// आपका नया डेटा व्यूअर लाइव होगा!
CSV को जावास्क्रिप्ट में पार्स करना बहुत आसान है क्योंकि प्रत्येक लाइन पहले से ही एक जावास्क्रिप्ट सरणी है। यदि आप अपने सीएसवी को स्ट्रिंग्स के एक सरणी (एक पंक्ति में) में लोड करते हैं, तो मूल्यों के साथ सरणियों के एक सरणी को लोड करना बहुत आसान है:
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);
};
फिर getData()कॉलम द्वारा मानों का बहुआयामी सरणी देता है।
मैंने इसे आपके लिए jsFiddle में प्रदर्शित किया है ।
बेशक, यदि आप इनपुट पर भरोसा नहीं करते हैं, तो आप इसे बहुत आसानी से नहीं कर सकते हैं - यदि आपके डेटा में स्क्रिप्ट हो सकती है जो स्पष्ट हो सकती है, आदि।
यहां लाइन 1 पर एक मौजूदा हेडर मान रहा है एक गतिशील दृष्टिकोण है। सीएसवी के साथ भरी हुई है d3.js।
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);
});
फिर आप R, अजगर या Matlab डेटाफ्रेम के समान डेटा के प्रत्येक कॉलम तक पहुंच सकते हैं df.column_header[row_number]।