Assuming you have a table:
import ibis
import ibis.selectors as s
from ibis import _
ibis.options.interactive = True
t = ibis.examples.penguins.fetch()
t.head(3)
- 1
-
Ensure you install Ibis first.
- 2
-
Use interactive mode for exploratory data analysis (EDA) or demos.
- 3
-
Load a dataset from the built-in examples.
- 4
-
Display the table.
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ bill_length_mm ┃ bill_depth_mm ┃ flipper_length_mm ┃ body_mass_g ┃ sex ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │ float64 │ int64 │ int64 │ string │ int64 │
├─────────┼───────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼───────┤
│ Adelie │ Torgersen │ 39.1 │ 18.7 │ 181 │ 3750 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 39.5 │ 17.4 │ 186 │ 3800 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 40.3 │ 18.0 │ 195 │ 3250 │ female │ 2007 │
└─────────┴───────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴───────┘
You can perform basic analytics by selecting, grouping, aggregating, filtering, sorting, mutating, and joining data.
Selecting
Use the .select() method to select columns:
t.select("species", "island", "year")
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ int64 │
├─────────┼───────────┼───────┤
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 2007 │
│ … │ … │ … │
└─────────┴───────────┴───────┘
Filtering
Use the .filter() method to filter rows:
t.filter(t["species"] != "Adelie")
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ bill_length_mm ┃ bill_depth_mm ┃ flipper_length_mm ┃ body_mass_g ┃ sex ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │ float64 │ int64 │ int64 │ string │ int64 │
├─────────┼────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼───────┤
│ Gentoo │ Biscoe │ 46.1 │ 13.2 │ 211 │ 4500 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 50.0 │ 16.3 │ 230 │ 5700 │ male │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 48.7 │ 14.1 │ 210 │ 4450 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 50.0 │ 15.2 │ 218 │ 5700 │ male │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 47.6 │ 14.5 │ 215 │ 5400 │ male │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 46.5 │ 13.5 │ 210 │ 4550 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 45.4 │ 14.6 │ 211 │ 4800 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 46.7 │ 15.3 │ 219 │ 5200 │ male │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 43.3 │ 13.4 │ 209 │ 4400 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 46.8 │ 15.4 │ 215 │ 5150 │ male │ 2007 │
│ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │
└─────────┴────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴───────┘
Aggregating
Use the .aggregate() method to aggregate data:
t.aggregate(avg_bill_length=t["bill_length_mm"].mean())
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ avg_bill_length ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ float64 │
├─────────────────┤
│ 43.92193 │
└─────────────────┘
Grouping
Use the .group_by() method to group data:
t.group_by(["species", "island"]).aggregate(avg_bill_length=t["bill_length_mm"].mean())
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ avg_bill_length ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │
├───────────┼───────────┼─────────────────┤
│ Adelie │ Dream │ 38.501786 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 47.504878 │
│ Chinstrap │ Dream │ 48.833824 │
│ Adelie │ Torgersen │ 38.950980 │
│ Adelie │ Biscoe │ 38.975000 │
└───────────┴───────────┴─────────────────┘
Ordering
Use the order_by() method to order data:
t.order_by(t["bill_length_mm"].desc())
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ bill_length_mm ┃ bill_depth_mm ┃ flipper_length_mm ┃ body_mass_g ┃ sex ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │ float64 │ int64 │ int64 │ string │ int64 │
├───────────┼────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼───────┤
│ Gentoo │ Biscoe │ 59.6 │ 17.0 │ 230 │ 6050 │ male │ 2007 │
│ Chinstrap │ Dream │ 58.0 │ 17.8 │ 181 │ 3700 │ female │ 2007 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 55.9 │ 17.0 │ 228 │ 5600 │ male │ 2009 │
│ Chinstrap │ Dream │ 55.8 │ 19.8 │ 207 │ 4000 │ male │ 2009 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 55.1 │ 16.0 │ 230 │ 5850 │ male │ 2009 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 54.3 │ 15.7 │ 231 │ 5650 │ male │ 2008 │
│ Chinstrap │ Dream │ 54.2 │ 20.8 │ 201 │ 4300 │ male │ 2008 │
│ Chinstrap │ Dream │ 53.5 │ 19.9 │ 205 │ 4500 │ male │ 2008 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 53.4 │ 15.8 │ 219 │ 5500 │ male │ 2009 │
│ Chinstrap │ Dream │ 52.8 │ 20.0 │ 205 │ 4550 │ male │ 2008 │
│ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │
└───────────┴────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴───────┘
Mutating
Use the .mutate() method to create new columns:
t.mutate(bill_length_cm=t["bill_length_mm"] / 10).relocate(
*t.columns[:2], "bill_length_cm"
)
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ bill_length_cm ┃ bill_length_mm ┃ bill_depth_mm ┃ flipper_length_mm ┃ body_mass_g ┃ sex ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │ float64 │ float64 │ int64 │ int64 │ string │ int64 │
├─────────┼───────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼───────┤
│ Adelie │ Torgersen │ 3.91 │ 39.1 │ 18.7 │ 181 │ 3750 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.95 │ 39.5 │ 17.4 │ 186 │ 3800 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 4.03 │ 40.3 │ 18.0 │ 195 │ 3250 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.67 │ 36.7 │ 19.3 │ 193 │ 3450 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.93 │ 39.3 │ 20.6 │ 190 │ 3650 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.89 │ 38.9 │ 17.8 │ 181 │ 3625 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.92 │ 39.2 │ 19.6 │ 195 │ 4675 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 3.41 │ 34.1 │ 18.1 │ 193 │ 3475 │ NULL │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 4.20 │ 42.0 │ 20.2 │ 190 │ 4250 │ NULL │ 2007 │
│ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │
└─────────┴───────────┴────────────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴───────┘
Joining
Use the .join() method to join data:
t.join(t, ["species"], how="left_semi")
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ bill_length_mm ┃ bill_depth_mm ┃ flipper_length_mm ┃ body_mass_g ┃ sex ┃ year ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │ float64 │ int64 │ int64 │ string │ int64 │
├─────────┼───────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼───────┤
│ Adelie │ Torgersen │ 39.1 │ 18.7 │ 181 │ 3750 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 39.5 │ 17.4 │ 186 │ 3800 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 40.3 │ 18.0 │ 195 │ 3250 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 36.7 │ 19.3 │ 193 │ 3450 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 39.3 │ 20.6 │ 190 │ 3650 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 38.9 │ 17.8 │ 181 │ 3625 │ female │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 39.2 │ 19.6 │ 195 │ 4675 │ male │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 34.1 │ 18.1 │ 193 │ 3475 │ NULL │ 2007 │
│ Adelie │ Torgersen │ 42.0 │ 20.2 │ 190 │ 4250 │ NULL │ 2007 │
│ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │
└─────────┴───────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴───────┘
Combining it all together
We can use the underscore to chain expressions together.
t.join(t, ["species"], how="left_semi").filter(
_.species != "Adelie"
).group_by(["species", "island"]).aggregate(
avg_bill_length=_.bill_length_mm.mean()
).order_by(
_.avg_bill_length.desc()
)
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ avg_bill_length ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ string │ string │ float64 │
├───────────┼────────┼─────────────────┤
│ Chinstrap │ Dream │ 48.833824 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 47.504878 │
└───────────┴────────┴─────────────────┘
Since we’ve turned on interactive mode here, this executes the query and displays the result.
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