Aan de slag met C # DataFrame en XPlot.Ploty

In dit artikel worden klassen uit de volgende vier pakketten gebruikt. Daarom gebruikt het de gebruik makend van verklaring om naar die pakketten te verwijzen.

• XPlot.Plotly: Een platformonafhankelijk datavisualisatiepakket voor de programmeertalen F # en .NET
• Microsoft.Data.Analysis: Een gebruiksvriendelijke en krachtige bibliotheken voor gegevensanalyse en -transformatie
• System.Linq: Klassen en interfaces die query’s ondersteunen die gebruikmaken van taalgeïntegreerde query’s
• Microsoft.AspNetCore.Html: Typen voor het manipuleren van HTML-inhoud

using XPlot.Plotly;
using Microsoft.Data.Analysis;
using System.Linq;
using Microsoft.AspNetCore.Html;

Standaard wordt een dataframe weergegeven als een HTML-tabel met één rij en twee kolommen (kolommen en rijen).

Dit kan worden opgeheven door de aangepaste formatter voor het DataFrame te registreren. De onderstaande code registreert aangepaste opmaakprogramma’s voor het Dataframe en DataFrameRow om de gegevens in een HTML-tabel weer te geven.

Het geeft alleen de eerste 100 rijen weer. Dit kan worden gewijzigd door de waarde van de nemen variabele.

Een DataFrame kan worden gemaakt door de lijst met DataFrameColumn objecten tegen de constructor van het DataFrame.

De volgende code maakt een DataFrame met 200 rijen en 2 kolommen. De eerste kolom bevat datums en de tweede kolom bevat willekeurige gehele getallen. Het noemt de PrimitiveDataFrameColumn constructor om het DataFrameColumn gevallen.

var start = new DateTime(2009,1,1);
Random rand = new Random();
var numDataPoint = 200; 

PrimitiveDataFrameColumn<DateTime> date = new PrimitiveDataFrameColumn<DateTime>("Date", 
    Enumerable.Range(0, numDataPoint)
          .Select(offset => start.AddDays(offset))
          .ToList()); 
PrimitiveDataFrameColumn<int> data = new PrimitiveDataFrameColumn<int>("Data",
    Enumerable.Range(0, numDataPoint)
                        .Select(r => rand.Next(100))
                        .ToList()); 
var df = new DataFrame(date, data);
df

Het DataFrame kan ook worden gemaakt op basis van een CSV-bestand door de DataFrame.LoadCsv statische methode.

Een rij-index en kolomindex kunnen worden gebruikt om toegang te krijgen tot de specifieke gegevens in het DataFrame. De index is op nul gebaseerde nummering.

De onderstaande codetoegangsgegevens in de eerste rij en de tweede kolom.

Daarna kan een nieuwe waarde worden toegewezen aan het DataFrame.

De onderstaande code verhoogt de gegevens in de eerste rij en de tweede kolom met 10.

df[0,1] = int.Parse(df[0,1].ToString()) + 10;
df.Head(10)

De hele rij is toegankelijk met behulp van een rij-index. De index is op nul gebaseerde nummering.

De onderstaande code geeft toegang tot de tiende rij in het DataFrame.

De kolomindex kan ook worden gebruikt om toegang te krijgen tot de specifieke kolom in de rij.

Het onderstaande geeft toegang tot de vierde kolom in de tiende rij.

Vervolgens kan de nieuwe waarde ook aan de kolom worden toegewezen.

De onderstaande code wijst 50000000 toe aan de zesde kolom.

df1.Rows[9][5] = 50000000f;
df1.Head(10)

De volledige kolom is toegankelijk via een kolomnaam of index. De index is op nul gebaseerde nummering.

De onderstaande code geeft toegang tot de genoemde kolom Gegevens (de tweede kolom) in het DataFrame.

//df.Columns["Data"] or df.Columns[1]
df.Columns["Data"]  

De gegevens in de kolom kunnen worden gewijzigd met behulp van de overbelaste operators van het DataFrame.

De onderstaande code verhoogt alle gegevens in de kolom met tien.

 df.Columns["Data"]= df.Columns["Data"]+10;
 df

Het DataFrame houdt een lijst bij van DataFrameColumns in de DataFrameColumnCollection. Er kan een nieuwe kolom worden toegevoegd aan de DataFrameColumnCollection.

De onderstaande code voegt een nieuwe integer-kolom toe aan het DataFrame.

df.Columns.Add(new PrimitiveDataFrameColumn<int>("Data1", df.Rows.Count()));
df

De gegevens in de nieuwe kolom zijn ingesteld op nul.

De volgende code vult null-waarden in de nieuwe kolom (Data1) met 10.

df.Columns["Data1"].FillNulls(10, true);
df

De Toevoegen methode kan worden gebruikt om nieuwe rijen aan het DataFrame toe te voegen.

De volgende code maakt een lijst met KeyValuePair instanties en voegt het vervolgens toe aan het DataFrame.

df.Append(new List<KeyValuePair<string, object>>() { 
    new KeyValuePair<string, object>("Date", DateTime.Now),
    new KeyValuePair<string, object>("Data", 12),
    new KeyValuePair<string, object>("Data1", 50)
}, true);
df.Tail(10)

De OrderBy of OrderByDescending methode kan worden gebruikt om het DataFrame te ordenen op basis van een opgegeven kolom.

De volgende code sorteert het DataFrame op de kolom met de naam Gegevens.

De GroupBy methode kan worden gebruikt om de rijen van het DataFrame te groeperen op basis van unieke waarden in de kolom.

De volgende code groepeert het DataFrame op de kolom met de naam Data en telt vervolgens het aantal waarden in elke groep.

var groupByData = df.GroupBy("Data");
groupByData.Count().OrderBy("Data")

De Filter methode kan worden gebruikt om het DataFrame te filteren op rij-indexen of booleaanse waarden.

De volgende code filtert het DataFrame door rijen te retourneren met de waarden in de genoemde kolom Gegevens groter dan vijftig.

df.Filter(df.Columns["Data"].ElementwiseGreaterThan(50))

De Samenvoegen methode kan worden gebruikt om twee DataFrames samen te voegen met een database-achtige join.

De volgende code voegt twee DataFrames samen met behulp van de Datum kolom in beide DataFrames. Ten eerste converteert het het gegevenstype in de Datum kolom van de df1 van de draad typ naar het DataTime type. Vervolgens roept het de Samenvoegen methode om deel te nemen aan de DataFrames.

df1.Columns["Date"] = new PrimitiveDataFrameColumn<DateTime>("Date", 
    df1.Columns["Date"]
                .Cast<object>()
                .ToList()
                .Select(x => DateTime.ParseExact(x.ToString(), "yyyy-MM-dd", System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture))
                .Cast<DateTime>());               

df1.Merge<DateTime>(df, "Date", "Date")

De volgende code zet een lijndiagram uit de Open kolom in het DataFrame.

var chart1 = Chart.Plot(
    new Graph.Scatter
    {
        x = df1.Columns["Date"],
        y = df1.Columns["Open"],        
        mode = "lines+markers"
    }
);
var chart1_layout = new Layout.Layout{
    title="Open Price",
    xaxis =new Graph.Xaxis{
        title = "Date"
        },
    yaxis =new Graph.Yaxis{
    title = "Price (USD)"
        }           
    };
chart1.WithLayout(chart1_layout);
chart1

Lijndiagram met meerdere lijnen

De volgende code zet de Open, en Dichtbij kolommen in een lijndiagram.

var chart2_list = new List<Graph.Scatter> 
{
    new Graph.Scatter
    {
         x = df1.Columns["Date"],
        y = df1.Columns["Open"],
        name="Open",
        mode = "lines"
    },
    new Graph.Scatter    
    {       
        x = df1.Columns["Date"],
        y = df1.Columns["Close"],
        name="Close",
        mode = "lines"
    }
    
};
 
var chart2 = Chart.Plot(
    chart2_list
);
 
var chart2_layout = new Layout.Layout{
    title="Open and Close Price",
    xaxis =new Graph.Xaxis{
        title = "Date"
        },
    yaxis =new Graph.Yaxis{
    title = "Price (USD)"
        }           
    };
chart2.WithLayout(chart2_layout);
chart2

De volgende code zet een staafdiagram uit de Volume kolom in het DataFrame.

var chart3 = Chart.Plot(

    new Graph.Bar
    {
        x = df1.Columns["Date"],
        y = df1.Columns["Volume"],        
        marker = new Graph.Marker{color = "rgb(0, 0, 109)"}
    }
);
var chart3_layout = new Layout.Layout{
    title="Volume",
    xaxis =new Graph.Xaxis{
        title = "Date"
        },
    yaxis =new Graph.Yaxis{
    title = "Unit"
        }           
    };
chart3.WithLayout(chart3_layout);
chart3

De volgende code zet een kandelaargrafiek uit de Open, Hoog, Laag, Dichtbij kolommen in het DataFrame.

var chart4 = Chart.Candlestick(df1.OrderBy("Date").Rows.Select(row => new Tuple<string, double, double, double, double>(
                 ((DateTime)row[0]).ToString("yyyy-MM-dd"),
                 double.Parse(row[1].ToString()),
                 double.Parse(row[2].ToString()),
                 double.Parse(row[3].ToString()),
                 double.Parse(row[4].ToString())
                )));
chart4.WithLayout(new Layout.Layout{
    title="OHLC",
    xaxis =new Graph.Xaxis{
        title = "Date"
        },
    yaxis =new Graph.Yaxis{
    title = "Price (USD)"
        }           
    });
chart4