{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "id": "5f4eb9a4", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd\n", "import numpy as np" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "id": "ecd821b8", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
NameCodeCountArea
0Байрачные Дубравы0845.2500
1Байрачные Дубравы30352.1875
2Байрачные Дубравы4016610.3750
3Байрачные Дубравы80120.7500
4Байрачные Дубравы90533.3125
5Байрачные Дубравы11180.5000
6Байрачные Дубравы11493658.5000
7Байрачные Дубравы115107066.8750
8Байрачные Дубравы116654.0625
9Байрачные Дубравы12130.1875
\n", "
" ], "text/plain": [ " Name Code Count Area\n", "0 Байрачные Дубравы 0 84 5.2500\n", "1 Байрачные Дубравы 30 35 2.1875\n", "2 Байрачные Дубравы 40 166 10.3750\n", "3 Байрачные Дубравы 80 12 0.7500\n", "4 Байрачные Дубравы 90 53 3.3125\n", "5 Байрачные Дубравы 111 8 0.5000\n", "6 Байрачные Дубравы 114 936 58.5000\n", "7 Байрачные Дубравы 115 1070 66.8750\n", "8 Байрачные Дубравы 116 65 4.0625\n", "9 Байрачные Дубравы 121 3 0.1875" ] }, "execution_count": 17, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df = pd.read_excel('table_landcover.xls')\n", "df.head(10)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "id": "cc34f73d", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "Name object\n", "Code int64\n", "Count int64\n", "Area float64\n", "dtype: object" ] }, "execution_count": 18, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df.dtypes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "id": "a7680884", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Area
Code020304050608090111114115116121124125126
Name
Байрачные Дубравы5.2500NaN2.187510.3750NaNNaN0.75003.31250.500058.500066.87504.06250.1875NaN9.625019.8125
Балка_КрасногоровкаNaNNaN7.625012.8750NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
Балка_НатухаевскаяNaN2.87504.87501.87500.6250NaNNaNNaNNaN0.8125NaN0.1250NaN0.62504.00003.0625
Балки_горы_Педенкова38.5625NaN62.125017.0625NaN0.312510.625010.5625NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN6.3125
Бужорский_лесNaN0.25001.00004.12501.3125NaNNaNNaNNaN157.68751.68750.7500NaN2.687512.687513.0625
Высокогорный_массив_АчишхоNaNNaN1026.0625NaNNaN0.7500NaNNaN7.500025.3750NaN19.8750NaN5.1875NaN2.5625
Герпегем_обрезаннаяNaNNaN626.8750NaNNaNNaNNaNNaNNaN509.0000NaN64.8750NaN0.7500NaN11.8750
Гора_ПаршиваяNaNNaN206.9375123.0000NaNNaNNaN23.5000NaN29.00002.187525.2500NaNNaN0.750060.2500
Гора_ШкольнаяNaNNaNNaN1.25002.3750NaNNaNNaNNaN236.68753.875012.9375NaNNaN5.18753.5000
Горный_узел_Большое_ПсеушхNaNNaN4.3125NaNNaNNaNNaNNaNNaN1535.31252.06254.2500NaNNaNNaNNaN
Дефановское_насаждение_пихтыNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN1287.3750NaNNaNNaNNaNNaNNaN
Долина_реки_Курджипс7.1250NaN93.0625NaN0.3125NaNNaNNaN330.9375716.5000382.062517.4375NaNNaN0.7500NaN
Каменные_грибыNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN26.2500NaNNaNNaNNaNNaNNaN
Коренной_берег_Кубани7.3125NaN8.93758.6250NaNNaN9.43754.9375NaN6.000025.37503.3750NaNNaN10.625023.6875
Круглик30.5625NaN750.87505.0625NaNNaNNaN3.3125NaN1725.50001.000089.8750NaN3.87503.5000102.6250
Кудепстинский_лесопаркNaNNaNNaNNaN0.0625NaNNaNNaNNaN28.56251.31250.6250NaNNaNNaNNaN
Кустарниковый_участок_М_ЗеленчукNaNNaN1.312520.8750NaNNaN0.625010.5625NaN9.62508.625011.0625NaNNaN21.312530.4375
Новокубанский6.0625NaN45.0000160.68752.4375NaN7.2500110.8125NaN1841.1875443.000060.1875NaN3.5625128.3125266.7500
Предгорный_природны_лесной_комплексNaN0.687513.187565.5625NaNNaNNaN56.5000NaN1936.2500108.062539.3125NaN12.750042.937533.2500
Расширение_заказника_СтепнNaNNaN1897.6250990.6875NaNNaNNaNNaNNaNNaN0.87501.5000NaNNaN1.56254.3125
Урочище_АлексеевскоеNaNNaN4.000010.3750NaNNaNNaN0.0625NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
Урочище_НовомихайловскоеNaNNaN6.875031.6250NaNNaNNaN8.6875NaNNaN3.43750.7500NaNNaN9.06253.8125
Урочище_ШевченкоNaNNaN19.562523.9375NaNNaNNaN10.8125NaNNaNNaN0.5000NaNNaN6.62509.0000
Хребет_ГрузинкаNaNNaN0.937519.7500NaNNaNNaN1.0000NaN1536.50001.687512.5625NaN6.875013.812510.5000
Хребет_ТуапхатNaN1.68754.5000NaN8.18750.75000.31250.3750170.68751162.7500470.25002.7500NaN18.500041.312532.8750
Хребет_Экепце_Гадык16.5625NaN295.68754.5000NaNNaNNaNNaNNaN568.50008.250047.2500NaN6.937517.562560.6250
Целинные степи_кургана_БлиNaNNaN322.062513.4375NaNNaNNaN2.5000NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
Шкуринские_балкиNaNNaN5.81256.0000NaNNaNNaN0.0625NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN0.6875
Южно_Таманский_берег17.6250NaN169.50001.1250NaNNaN8.93750.7500NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
\n", "
" ], "text/plain": [ " Area \\\n", "Code 0 20 30 40 \n", "Name \n", "Байрачные Дубравы 5.2500 NaN 2.1875 10.3750 \n", "Балка_Красногоровка NaN NaN 7.6250 12.8750 \n", "Балка_Натухаевская NaN 2.8750 4.8750 1.8750 \n", "Балки_горы_Педенкова 38.5625 NaN 62.1250 17.0625 \n", "Бужорский_лес NaN 0.2500 1.0000 4.1250 \n", "Высокогорный_массив_Ачишхо NaN NaN 1026.0625 NaN \n", "Герпегем_обрезанная NaN NaN 626.8750 NaN \n", "Гора_Паршивая NaN NaN 206.9375 123.0000 \n", "Гора_Школьная NaN NaN NaN 1.2500 \n", "Горный_узел_Большое_Псеушх NaN NaN 4.3125 NaN \n", "Дефановское_насаждение_пихты NaN NaN NaN NaN \n", "Долина_реки_Курджипс 7.1250 NaN 93.0625 NaN \n", "Каменные_грибы NaN NaN NaN NaN \n", "Коренной_берег_Кубани 7.3125 NaN 8.9375 8.6250 \n", "Круглик 30.5625 NaN 750.8750 5.0625 \n", "Кудепстинский_лесопарк NaN NaN NaN NaN \n", "Кустарниковый_участок_М_Зеленчук NaN NaN 1.3125 20.8750 \n", "Новокубанский 6.0625 NaN 45.0000 160.6875 \n", "Предгорный_природны_лесной_комплекс NaN 0.6875 13.1875 65.5625 \n", "Расширение_заказника_Степн NaN NaN 1897.6250 990.6875 \n", "Урочище_Алексеевское NaN NaN 4.0000 10.3750 \n", "Урочище_Новомихайловское NaN NaN 6.8750 31.6250 \n", "Урочище_Шевченко NaN NaN 19.5625 23.9375 \n", "Хребет_Грузинка NaN NaN 0.9375 19.7500 \n", "Хребет_Туапхат NaN 1.6875 4.5000 NaN \n", "Хребет_Экепце_Гадык 16.5625 NaN 295.6875 4.5000 \n", "Целинные степи_кургана_Бли NaN NaN 322.0625 13.4375 \n", "Шкуринские_балки NaN NaN 5.8125 6.0000 \n", "Южно_Таманский_берег 17.6250 NaN 169.5000 1.1250 \n", "\n", " \\\n", "Code 50 60 80 90 \n", "Name \n", "Байрачные Дубравы NaN NaN 0.7500 3.3125 \n", "Балка_Красногоровка NaN NaN NaN NaN \n", "Балка_Натухаевская 0.6250 NaN NaN NaN \n", "Балки_горы_Педенкова NaN 0.3125 10.6250 10.5625 \n", "Бужорский_лес 1.3125 NaN NaN NaN \n", "Высокогорный_массив_Ачишхо NaN 0.7500 NaN NaN \n", "Герпегем_обрезанная NaN NaN NaN NaN \n", "Гора_Паршивая NaN NaN NaN 23.5000 \n", "Гора_Школьная 2.3750 NaN NaN NaN \n", "Горный_узел_Большое_Псеушх NaN NaN NaN NaN \n", "Дефановское_насаждение_пихты NaN NaN NaN NaN \n", "Долина_реки_Курджипс 0.3125 NaN NaN NaN \n", "Каменные_грибы NaN NaN NaN NaN \n", "Коренной_берег_Кубани NaN NaN 9.4375 4.9375 \n", "Круглик NaN NaN NaN 3.3125 \n", "Кудепстинский_лесопарк 0.0625 NaN NaN NaN \n", "Кустарниковый_участок_М_Зеленчук NaN NaN 0.6250 10.5625 \n", "Новокубанский 2.4375 NaN 7.2500 110.8125 \n", "Предгорный_природны_лесной_комплекс NaN NaN NaN 56.5000 \n", "Расширение_заказника_Степн NaN NaN NaN NaN \n", "Урочище_Алексеевское NaN NaN NaN 0.0625 \n", "Урочище_Новомихайловское NaN NaN NaN 8.6875 \n", "Урочище_Шевченко NaN NaN NaN 10.8125 \n", "Хребет_Грузинка NaN NaN NaN 1.0000 \n", "Хребет_Туапхат 8.1875 0.7500 0.3125 0.3750 \n", "Хребет_Экепце_Гадык NaN NaN NaN NaN \n", "Целинные степи_кургана_Бли NaN NaN NaN 2.5000 \n", "Шкуринские_балки NaN NaN NaN 0.0625 \n", "Южно_Таманский_берег NaN NaN 8.9375 0.7500 \n", "\n", " \\\n", "Code 111 114 115 116 \n", "Name \n", "Байрачные Дубравы 0.5000 58.5000 66.8750 4.0625 \n", "Балка_Красногоровка NaN NaN NaN NaN \n", "Балка_Натухаевская NaN 0.8125 NaN 0.1250 \n", "Балки_горы_Педенкова NaN NaN NaN NaN \n", "Бужорский_лес NaN 157.6875 1.6875 0.7500 \n", "Высокогорный_массив_Ачишхо 7.5000 25.3750 NaN 19.8750 \n", "Герпегем_обрезанная NaN 509.0000 NaN 64.8750 \n", "Гора_Паршивая NaN 29.0000 2.1875 25.2500 \n", "Гора_Школьная NaN 236.6875 3.8750 12.9375 \n", "Горный_узел_Большое_Псеушх NaN 1535.3125 2.0625 4.2500 \n", "Дефановское_насаждение_пихты NaN 1287.3750 NaN NaN \n", "Долина_реки_Курджипс 330.9375 716.5000 382.0625 17.4375 \n", "Каменные_грибы NaN 26.2500 NaN NaN \n", "Коренной_берег_Кубани NaN 6.0000 25.3750 3.3750 \n", "Круглик NaN 1725.5000 1.0000 89.8750 \n", "Кудепстинский_лесопарк NaN 28.5625 1.3125 0.6250 \n", "Кустарниковый_участок_М_Зеленчук NaN 9.6250 8.6250 11.0625 \n", "Новокубанский NaN 1841.1875 443.0000 60.1875 \n", "Предгорный_природны_лесной_комплекс NaN 1936.2500 108.0625 39.3125 \n", "Расширение_заказника_Степн NaN NaN 0.8750 1.5000 \n", "Урочище_Алексеевское NaN NaN NaN NaN \n", "Урочище_Новомихайловское NaN NaN 3.4375 0.7500 \n", "Урочище_Шевченко NaN NaN NaN 0.5000 \n", "Хребет_Грузинка NaN 1536.5000 1.6875 12.5625 \n", "Хребет_Туапхат 170.6875 1162.7500 470.2500 2.7500 \n", "Хребет_Экепце_Гадык NaN 568.5000 8.2500 47.2500 \n", "Целинные степи_кургана_Бли NaN NaN NaN NaN \n", "Шкуринские_балки NaN NaN NaN NaN \n", "Южно_Таманский_берег NaN NaN NaN NaN \n", "\n", " \n", "Code 121 124 125 126 \n", "Name \n", "Байрачные Дубравы 0.1875 NaN 9.6250 19.8125 \n", "Балка_Красногоровка NaN NaN NaN NaN \n", "Балка_Натухаевская NaN 0.6250 4.0000 3.0625 \n", "Балки_горы_Педенкова NaN NaN NaN 6.3125 \n", "Бужорский_лес NaN 2.6875 12.6875 13.0625 \n", "Высокогорный_массив_Ачишхо NaN 5.1875 NaN 2.5625 \n", "Герпегем_обрезанная NaN 0.7500 NaN 11.8750 \n", "Гора_Паршивая NaN NaN 0.7500 60.2500 \n", "Гора_Школьная NaN NaN 5.1875 3.5000 \n", "Горный_узел_Большое_Псеушх NaN NaN NaN NaN \n", "Дефановское_насаждение_пихты NaN NaN NaN NaN \n", "Долина_реки_Курджипс NaN NaN 0.7500 NaN \n", "Каменные_грибы NaN NaN NaN NaN \n", "Коренной_берег_Кубани NaN NaN 10.6250 23.6875 \n", "Круглик NaN 3.8750 3.5000 102.6250 \n", "Кудепстинский_лесопарк NaN NaN NaN NaN \n", "Кустарниковый_участок_М_Зеленчук NaN NaN 21.3125 30.4375 \n", "Новокубанский NaN 3.5625 128.3125 266.7500 \n", "Предгорный_природны_лесной_комплекс NaN 12.7500 42.9375 33.2500 \n", "Расширение_заказника_Степн NaN NaN 1.5625 4.3125 \n", "Урочище_Алексеевское NaN NaN NaN NaN \n", "Урочище_Новомихайловское NaN NaN 9.0625 3.8125 \n", "Урочище_Шевченко NaN NaN 6.6250 9.0000 \n", "Хребет_Грузинка NaN 6.8750 13.8125 10.5000 \n", "Хребет_Туапхат NaN 18.5000 41.3125 32.8750 \n", "Хребет_Экепце_Гадык NaN 6.9375 17.5625 60.6250 \n", "Целинные степи_кургана_Бли NaN NaN NaN NaN \n", "Шкуринские_балки NaN NaN NaN 0.6875 \n", "Южно_Таманский_берег NaN NaN NaN NaN " ] }, "execution_count": 19, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df_pivot = pd.pivot_table(df,\n", " index=[\"Name\"],\n", " values=[\"Area\"],\n", " columns=[\"Code\"]\n", " )\n", "df_pivot" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "id": "a8ca656f", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [], "source": [ "# Добавляем необходимые столбцы\n", "df_pivot['Sum_Area'] = df_pivot.sum(axis=1)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "id": "760d6f6c", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "C:\\Users\\Evgenii\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_11212\\512436048.py:1: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead. You can set the option io.excel.xls.writer to 'xlwt' to silence this warning. While this option is deprecated and will also raise a warning, it can be globally set and the warning suppressed.\n", " df_pivot.to_excel('table_landcover_pivot111.xls')\n" ] } ], "source": [ "df_pivot.to_excel('table_landcover_pivot111.xls')" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "5408c8c3", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%% md\n" } }, "source": [ "# Добавляем столбцы с процентами" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 43, "id": "ab9bd33b", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd\n", "import numpy as np" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 44, "id": "29fd3752", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Name020304050608090111114115116121124125126Sum_Area
0Байрачные Дубравы5.2500NaN2.187510.3750NaNNaN0.7503.31250.558.500066.87504.06250.1875NaN9.625019.8125181.4375
1Балка_КрасногоровкаNaNNaN7.625012.8750NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN20.5000
2Балка_НатухаевскаяNaN2.8754.87501.87500.6250NaNNaNNaNNaN0.8125NaN0.1250NaN0.62504.00003.062518.8750
3Балки_горы_Педенкова38.5625NaN62.125017.0625NaN0.312510.62510.5625NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN6.3125145.5625
4Бужорский_лесNaN0.2501.00004.12501.3125NaNNaNNaNNaN157.68751.68750.7500NaN2.687512.687513.0625195.2500
5Высокогорный_массив_АчишхоNaNNaN1026.0625NaNNaN0.7500NaNNaN7.525.3750NaN19.8750NaN5.1875NaN2.56251087.3125
6Герпегем_обрезаннаяNaNNaN626.8750NaNNaNNaNNaNNaNNaN509.0000NaN64.8750NaN0.7500NaN11.87501213.3750
7Гора_ПаршиваяNaNNaN206.9375123.0000NaNNaNNaN23.5000NaN29.00002.187525.2500NaNNaN0.750060.2500470.8750
8Гора_ШкольнаяNaNNaNNaN1.25002.3750NaNNaNNaNNaN236.68753.875012.9375NaNNaN5.18753.5000265.8125
9Горный_узел_Большое_ПсеушхNaNNaN4.3125NaNNaNNaNNaNNaNNaN1535.31252.06254.2500NaNNaNNaNNaN1545.9375
\n", "
" ], "text/plain": [ " Name 0 20 30 40 50 \\\n", "0 Байрачные Дубравы 5.2500 NaN 2.1875 10.3750 NaN \n", "1 Балка_Красногоровка NaN NaN 7.6250 12.8750 NaN \n", "2 Балка_Натухаевская NaN 2.875 4.8750 1.8750 0.6250 \n", "3 Балки_горы_Педенкова 38.5625 NaN 62.1250 17.0625 NaN \n", "4 Бужорский_лес NaN 0.250 1.0000 4.1250 1.3125 \n", "5 Высокогорный_массив_Ачишхо NaN NaN 1026.0625 NaN NaN \n", "6 Герпегем_обрезанная NaN NaN 626.8750 NaN NaN \n", "7 Гора_Паршивая NaN NaN 206.9375 123.0000 NaN \n", "8 Гора_Школьная NaN NaN NaN 1.2500 2.3750 \n", "9 Горный_узел_Большое_Псеушх NaN NaN 4.3125 NaN NaN \n", "\n", " 60 80 90 111 114 115 116 121 124 \\\n", "0 NaN 0.750 3.3125 0.5 58.5000 66.8750 4.0625 0.1875 NaN \n", "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "2 NaN NaN NaN NaN 0.8125 NaN 0.1250 NaN 0.6250 \n", "3 0.3125 10.625 10.5625 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "4 NaN NaN NaN NaN 157.6875 1.6875 0.7500 NaN 2.6875 \n", "5 0.7500 NaN NaN 7.5 25.3750 NaN 19.8750 NaN 5.1875 \n", "6 NaN NaN NaN NaN 509.0000 NaN 64.8750 NaN 0.7500 \n", "7 NaN NaN 23.5000 NaN 29.0000 2.1875 25.2500 NaN NaN \n", "8 NaN NaN NaN NaN 236.6875 3.8750 12.9375 NaN NaN \n", "9 NaN NaN NaN NaN 1535.3125 2.0625 4.2500 NaN NaN \n", "\n", " 125 126 Sum_Area \n", "0 9.6250 19.8125 181.4375 \n", "1 NaN NaN 20.5000 \n", "2 4.0000 3.0625 18.8750 \n", "3 NaN 6.3125 145.5625 \n", "4 12.6875 13.0625 195.2500 \n", "5 NaN 2.5625 1087.3125 \n", "6 NaN 11.8750 1213.3750 \n", "7 0.7500 60.2500 470.8750 \n", "8 5.1875 3.5000 265.8125 \n", "9 NaN NaN 1545.9375 " ] }, "execution_count": 44, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "# Предварительно удалить лишние столбцы\n", "df = pd.read_excel('table_landcover_pivot.xls')\n", "df.head(10)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 45, "id": "d1a66bde", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Name020304050608090111...80_%90_%111_%114_%115_%116_%121_%124_%125_%126_%
0Байрачные Дубравы5.2500NaN2.187510.3750NaNNaN0.75003.31250.5000...0.4133651.8256980.27557732.24250836.8584222.2390630.103341NaN5.30485710.919738
1Балка_КрасногоровкаNaNNaN7.625012.8750NaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
2Балка_НатухаевскаяNaN2.87504.87501.87500.6250NaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN4.304636NaN0.662252NaN3.31125821.19205316.225166
3Балки_горы_Педенкова38.5625NaN62.125017.0625NaN0.312510.625010.5625NaN...7.2992707.256333NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN4.336625
4Бужорский_лесNaN0.25001.00004.12501.3125NaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN80.7618440.8642770.384123NaN1.3764406.4980796.690141
5Высокогорный_массив_АчишхоNaNNaN1026.0625NaNNaN0.7500NaNNaN7.5000...NaNNaN0.6897742.333736NaN1.827901NaN0.477094NaN0.235673
6Герпегем_обрезаннаяNaNNaN626.8750NaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN41.949109NaN5.346657NaN0.061811NaN0.978675
7Гора_ПаршиваяNaNNaN206.9375123.0000NaNNaNNaN23.5000NaN...NaN4.990709NaN6.1587470.4645615.362357NaNNaN0.15927812.795328
8Гора_ШкольнаяNaNNaNNaN1.25002.3750NaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN89.0430281.4577944.867153NaNNaN1.9515641.316718
9Горный_узел_Большое_ПсеушхNaNNaN4.3125NaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN99.3127150.1334140.274914NaNNaNNaNNaN
10Дефановское_насаждение_пихтыNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN100.000000NaNNaNNaNNaNNaNNaN
11Долина_реки_Курджипс7.1250NaN93.0625NaN0.3125NaNNaNNaN330.9375...NaNNaN21.37580246.27992424.6780511.126317NaNNaN0.048444NaN
12Каменные_грибыNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN100.000000NaNNaNNaNNaNNaNNaN
13Коренной_берег_Кубани7.3125NaN8.93758.6250NaNNaN9.43754.9375NaN...8.7132144.558569NaN5.53952723.4275823.115984NaNNaN9.80957921.869590
14Круглик30.5625NaN750.87505.0625NaNNaNNaN3.3125NaN...NaN0.121954NaN63.5265420.0368163.308866NaN0.1426630.1288573.778274
15Кудепстинский_лесопаркNaNNaNNaNNaN0.0625NaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN93.4560334.2944792.044990NaNNaNNaNNaN
16Кустарниковый_участок_М_ЗеленчукNaNNaN1.312520.8750NaNNaN0.625010.5625NaN...0.5461509.229929NaN8.4107057.5368659.666849NaNNaN18.62370326.597488
17Новокубанский6.0625NaN45.0000160.68752.4375NaN7.2500110.8125NaN...0.2357533.603366NaN59.87114914.4053331.957158NaN0.1158444.1724258.674092
18Предгорный_природны_лесной_комплексNaN0.687513.187565.5625NaNNaNNaN56.5000NaN...NaN2.447477NaN83.8748104.6810701.702946NaN0.5523071.8599741.440329
19Расширение_заказника_СтепнNaNNaN1897.6250990.6875NaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaN0.0302080.051786NaNNaN0.0539430.148883
20Урочище_АлексеевскоеNaNNaN4.000010.3750NaNNaNNaN0.0625NaN...NaN0.432900NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
21Урочище_НовомихайловскоеNaNNaN6.875031.6250NaNNaNNaN8.6875NaN...NaN13.521401NaNNaN5.3501951.167315NaNNaN14.1050585.933852
22Урочище_ШевченкоNaNNaN19.562523.9375NaNNaNNaN10.8125NaN...NaN15.350488NaNNaNNaN0.709849NaNNaN9.40550112.777285
23Хребет_ГрузинкаNaNNaN0.937519.7500NaNNaNNaN1.0000NaN...NaN0.062359NaN95.8141710.1052300.783381NaN0.4287160.8613300.654767
24Хребет_ТуапхатNaN1.68754.5000NaN8.18750.75000.31250.3750170.6875...0.0163190.0195838.91347660.71999724.5569370.143608NaN0.9660892.1573811.716766
25Хребет_Экепце_Гадык16.5625NaN295.68754.5000NaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaN55.4161080.8041924.605824NaN0.6762521.7119535.909589
26Целинные степи_кургана_БлиNaNNaN322.062513.4375NaNNaNNaN2.5000NaN...NaN0.739645NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
27Шкуринские_балкиNaNNaN5.81256.0000NaNNaNNaN0.0625NaN...NaN0.497512NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN5.472637
28Южно_Таманский_берег17.6250NaN169.50001.1250NaNNaN8.93750.7500NaN...4.5153140.378907NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
\n", "

29 rows × 34 columns

\n", "
" ], "text/plain": [ " Name 0 20 30 40 \\\n", "0 Байрачные Дубравы 5.2500 NaN 2.1875 10.3750 \n", "1 Балка_Красногоровка NaN NaN 7.6250 12.8750 \n", "2 Балка_Натухаевская NaN 2.8750 4.8750 1.8750 \n", "3 Балки_горы_Педенкова 38.5625 NaN 62.1250 17.0625 \n", "4 Бужорский_лес NaN 0.2500 1.0000 4.1250 \n", "5 Высокогорный_массив_Ачишхо NaN NaN 1026.0625 NaN \n", "6 Герпегем_обрезанная NaN NaN 626.8750 NaN \n", "7 Гора_Паршивая NaN NaN 206.9375 123.0000 \n", "8 Гора_Школьная NaN NaN NaN 1.2500 \n", "9 Горный_узел_Большое_Псеушх NaN NaN 4.3125 NaN \n", "10 Дефановское_насаждение_пихты NaN NaN NaN NaN \n", "11 Долина_реки_Курджипс 7.1250 NaN 93.0625 NaN \n", "12 Каменные_грибы NaN NaN NaN NaN \n", "13 Коренной_берег_Кубани 7.3125 NaN 8.9375 8.6250 \n", "14 Круглик 30.5625 NaN 750.8750 5.0625 \n", "15 Кудепстинский_лесопарк NaN NaN NaN NaN \n", "16 Кустарниковый_участок_М_Зеленчук NaN NaN 1.3125 20.8750 \n", "17 Новокубанский 6.0625 NaN 45.0000 160.6875 \n", "18 Предгорный_природны_лесной_комплекс NaN 0.6875 13.1875 65.5625 \n", "19 Расширение_заказника_Степн NaN NaN 1897.6250 990.6875 \n", "20 Урочище_Алексеевское NaN NaN 4.0000 10.3750 \n", "21 Урочище_Новомихайловское NaN NaN 6.8750 31.6250 \n", "22 Урочище_Шевченко NaN NaN 19.5625 23.9375 \n", "23 Хребет_Грузинка NaN NaN 0.9375 19.7500 \n", "24 Хребет_Туапхат NaN 1.6875 4.5000 NaN \n", "25 Хребет_Экепце_Гадык 16.5625 NaN 295.6875 4.5000 \n", "26 Целинные степи_кургана_Бли NaN NaN 322.0625 13.4375 \n", "27 Шкуринские_балки NaN NaN 5.8125 6.0000 \n", "28 Южно_Таманский_берег 17.6250 NaN 169.5000 1.1250 \n", "\n", " 50 60 80 90 111 ... 80_% 90_% \\\n", "0 NaN NaN 0.7500 3.3125 0.5000 ... 0.413365 1.825698 \n", "1 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "2 0.6250 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "3 NaN 0.3125 10.6250 10.5625 NaN ... 7.299270 7.256333 \n", "4 1.3125 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "5 NaN 0.7500 NaN NaN 7.5000 ... NaN NaN \n", "6 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "7 NaN NaN NaN 23.5000 NaN ... NaN 4.990709 \n", "8 2.3750 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "9 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "10 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "11 0.3125 NaN NaN NaN 330.9375 ... NaN NaN \n", "12 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "13 NaN NaN 9.4375 4.9375 NaN ... 8.713214 4.558569 \n", "14 NaN NaN NaN 3.3125 NaN ... NaN 0.121954 \n", "15 0.0625 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "16 NaN NaN 0.6250 10.5625 NaN ... 0.546150 9.229929 \n", "17 2.4375 NaN 7.2500 110.8125 NaN ... 0.235753 3.603366 \n", "18 NaN NaN NaN 56.5000 NaN ... NaN 2.447477 \n", "19 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "20 NaN NaN NaN 0.0625 NaN ... NaN 0.432900 \n", "21 NaN NaN NaN 8.6875 NaN ... NaN 13.521401 \n", "22 NaN NaN NaN 10.8125 NaN ... NaN 15.350488 \n", "23 NaN NaN NaN 1.0000 NaN ... NaN 0.062359 \n", "24 8.1875 0.7500 0.3125 0.3750 170.6875 ... 0.016319 0.019583 \n", "25 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN \n", "26 NaN NaN NaN 2.5000 NaN ... NaN 0.739645 \n", "27 NaN NaN NaN 0.0625 NaN ... NaN 0.497512 \n", "28 NaN NaN 8.9375 0.7500 NaN ... 4.515314 0.378907 \n", "\n", " 111_% 114_% 115_% 116_% 121_% 124_% 125_% \\\n", "0 0.275577 32.242508 36.858422 2.239063 0.103341 NaN 5.304857 \n", "1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "2 NaN 4.304636 NaN 0.662252 NaN 3.311258 21.192053 \n", "3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "4 NaN 80.761844 0.864277 0.384123 NaN 1.376440 6.498079 \n", "5 0.689774 2.333736 NaN 1.827901 NaN 0.477094 NaN \n", "6 NaN 41.949109 NaN 5.346657 NaN 0.061811 NaN \n", "7 NaN 6.158747 0.464561 5.362357 NaN NaN 0.159278 \n", "8 NaN 89.043028 1.457794 4.867153 NaN NaN 1.951564 \n", "9 NaN 99.312715 0.133414 0.274914 NaN NaN NaN \n", "10 NaN 100.000000 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "11 21.375802 46.279924 24.678051 1.126317 NaN NaN 0.048444 \n", "12 NaN 100.000000 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "13 NaN 5.539527 23.427582 3.115984 NaN NaN 9.809579 \n", "14 NaN 63.526542 0.036816 3.308866 NaN 0.142663 0.128857 \n", "15 NaN 93.456033 4.294479 2.044990 NaN NaN NaN \n", "16 NaN 8.410705 7.536865 9.666849 NaN NaN 18.623703 \n", "17 NaN 59.871149 14.405333 1.957158 NaN 0.115844 4.172425 \n", "18 NaN 83.874810 4.681070 1.702946 NaN 0.552307 1.859974 \n", "19 NaN NaN 0.030208 0.051786 NaN NaN 0.053943 \n", "20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "21 NaN NaN 5.350195 1.167315 NaN NaN 14.105058 \n", "22 NaN NaN NaN 0.709849 NaN NaN 9.405501 \n", "23 NaN 95.814171 0.105230 0.783381 NaN 0.428716 0.861330 \n", "24 8.913476 60.719997 24.556937 0.143608 NaN 0.966089 2.157381 \n", "25 NaN 55.416108 0.804192 4.605824 NaN 0.676252 1.711953 \n", "26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "\n", " 126_% \n", "0 10.919738 \n", "1 NaN \n", "2 16.225166 \n", "3 4.336625 \n", "4 6.690141 \n", "5 0.235673 \n", "6 0.978675 \n", "7 12.795328 \n", "8 1.316718 \n", "9 NaN \n", "10 NaN \n", "11 NaN \n", "12 NaN \n", "13 21.869590 \n", "14 3.778274 \n", "15 NaN \n", "16 26.597488 \n", "17 8.674092 \n", "18 1.440329 \n", "19 0.148883 \n", "20 NaN \n", "21 5.933852 \n", "22 12.777285 \n", "23 0.654767 \n", "24 1.716766 \n", "25 5.909589 \n", "26 NaN \n", "27 5.472637 \n", "28 NaN \n", "\n", "[29 rows x 34 columns]" ] }, "execution_count": 45, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "col_list = df.columns\n", "for col in col_list:\n", " if col not in ('Name', 'Sum_Area'):\n", " df[str(col) + '_%'] = df[col] / df['Sum_Area'] * 100\n", " else:\n", " pass\n", "#df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)\n", "df\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 46, "id": "572390a1", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [], "source": [ "### Переводим названия всех колонок в str и сортируем по алфавиту\n", "### df.columns = df.columns.astype(str)\n", "### df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)\n", "### df" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 47, "id": "77567768", "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" } }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "C:\\Users\\Evgenii\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_11212\\3617560819.py:1: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead. You can set the option io.excel.xls.writer to 'xlwt' to silence this warning. While this option is deprecated and will also raise a warning, it can be globally set and the warning suppressed.\n", " df.to_excel('table_landcover_pivot222.xls')\n" ] } ], "source": [ "df.to_excel('table_landcover_pivot222.xls')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "id": "e4610992", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3 (ipykernel)", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.14.3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 }