<jupyter_start><jupyter_text>MAZ Diplomarbeit - Biodiversität in der Schweiz Die einzelnen Insektenfamilien müssen für einen Overview zusammengefasst werden. Ich lese also alle Dokumente in ein neues Notebook.Nun kommt etwas repetitive Fleissarbeit; alle csv werden in den Index-Titeln gleich benannt und auf die gleiche Anzahl Kolonnen reduziert. Ist dies gemacht, kann ich die Dataframes in ein grosses Frame packen und mir einen Überblick verschaffen.<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df_ef = pd.read_csv("01_source/xls_ch/eintags_stein_koecherfliegenarten_ch.csv")
df_he = pd.read_csv("01_source/xls_ch/heuschrecken_ch.csv")
df_li = pd.read_csv("01_source/xls_ch/libellen_ch.csv")
df_pr = pd.read_csv("01_source/xls_ch/prachtkaefer_bockkaeferrosenkaefer_schroeter_ch.csv")
df_sch = pd.read_csv("01_source/xls_ch/schmetterlinge_ch.csv")
df_am = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_ameisen.csv")
df_bi = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_bienen.csv")
df_la = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_lauf_sandlaufkaefer.csv")
df_ne = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_netzfluegler.csv")
df_sna = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_schnaken.csv")
df_wak = pd.read_csv("01_source/tabula_ch/tabula_wasserkaefer.csv")
df_ef.head(1)
df_ef.rename(columns={"GROUP":"group","FAMILY":"family","GENUS":"genus","SPECIES":"species","Scientific name":"sc name","Deutscher Name":"dt name","CAT":"cat", "Criteria": "criteria", "Bemerkungen":"bemerkungen"},inplace=True)

df_ef.head(1)

df_ef.pop("group")
df_ef.pop("family")
df_ef.pop("genus")
df_ef.pop("species")
df_ef.pop("bemerkungen")
df_ef.pop("criteria")
df_ef.pop("dt name")
df_ef.pop('ORDER')

df_ef.head(1)
df_ef['einteilung'] = 'Insekten'
df_ef['untergruppe'] = 'Eintags-, Stein-, Köcherfliegen'

df_ef.head(1)
df_he.head(1)
df_he.pop("classe")
df_he.pop("ordre")
df_he.pop("famille")
df_he.pop("genre")
df_he.pop("espèce")
df_he.pop("D")
df_he.pop("Criteria UICN")
df_he.pop('Prot.')
df_he.pop('Bemerkungen')

df_he.head(1)
df_he.rename(columns={"nom scientifique":"sc name","Cat.":"cat"},inplace=True)
df_he.head(1)

df_he['einteilung'] = 'Insekten'
df_he['untergruppe'] = 'Heuscrecken'

df_he.head(1)
df_li.head(1)
df_li.pop("classe")
df_li.pop("ordre")
df_li.pop("famille")
df_li.pop("genre")
df_li.pop("espèce")
df_li.pop("critères")
df_li.pop('sous-espèce')
df_li.pop('Bemerkungen')

df_li.head(1)
df_li.rename(columns={"D":"sc name","statut CH":"cat"},inplace=True)
df_li.head(1)

df_li['einteilung'] = 'Insekten'
df_li['untergruppe'] = 'Libellen'

df_li.head(1)
df_pr.head(1)
df_pr.pop("GROUP")
df_pr.pop("ORDER")
df_pr.pop("FAMILY")
df_pr.pop("GENUS")
df_pr.pop("SPECIES SSP")
df_pr.pop("Deutscher Name")
df_pr.pop('Criteria')
df_pr.pop('Bemerkungen')

df_pr.head(1)
df_pr.rename(columns={"Scientific name":"sc name","CAT":"cat"},inplace=True)
df_pr.head(1)

df_pr['einteilung'] = 'Insekten'
df_pr['untergruppe'] = 'Pracht, Bock, Rosenkaefer, Schröter'

df_pr.head(1)
df_sch.head(1)
df_sch.pop("GROUP")
df_sch.pop("ORDER")
df_sch.pop("FAMILY")
df_sch.pop("GENUS")
df_sch.pop("SPECIES SSP")
df_sch.pop("Deutscher Name")
df_sch.pop('Criteria')
df_sch.pop('Bemerkungen')

df_sch.head(1)
df_sch.rename(columns={"Scientific name":"sc name","CAT":"cat"},inplace=True)
df_sch.head(1)

df_sch['einteilung'] = 'Insekten'
df_sch['untergruppe'] = 'Schmetterlinge'

df_sch.head(1)
df_am.head(1)
df_am.pop("ORDER")
df_am.pop("FAMILY")
df_am.pop("N")
df_am.pop("S")
df_am.pop('Bemerkungen')

df_am.head(1)
df_am.rename(columns={"Artname":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_am.head(1)

df_am['einteilung'] = 'Insekten'
df_am['untergruppe'] = 'Ameisen'

df_am.head(1)
df_bi.head(1)
df_bi.pop("ORDER")
df_bi.pop("FAMILY")
df_bi.pop("N")
df_bi.pop("S")
df_bi.pop('Bemerkungen')

df_bi.head(1)
df_bi.rename(columns={"Artname":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_bi.head(1)
df_bi['einteilung'] = 'Insekten'
df_bi['untergruppe'] = 'Bienen'

df_bi.head(1)
df_la.head(1)
df_la.pop("ORDER")
df_la.pop("FAMILY")
df_la.pop("N")
df_la.pop("S")
df_la.pop('Bemerkungen')

df_la.head(1)
df_la.rename(columns={"scientific name":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_la.head(1)
df_la['einteilung'] = 'Insekten'
df_la['untergruppe'] = 'Laufkäfer'

df_la.head(1)
df_ne.head(1)
df_ne.pop("ORDER")
df_ne.pop("FAMILY")
df_ne.pop("N")
df_ne.pop("S")
df_ne.pop('Bemerkungen')

df_ne.head(1)
df_ne.rename(columns={"Artname":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_ne.head(1)
df_ne['einteilung'] = 'Insekten'
df_ne['untergruppe'] = 'Netzflügler'

df_ne.head(1)
df_sna.head(1)
df_sna.pop("ORDER")
df_sna.pop("FAMILY")
df_sna.pop('Bemerkungen')

df_sna.head(1)
df_sna.rename(columns={"Artname":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_sna.head(1)
df_sna['einteilung'] = 'Insekten'
df_sna['untergruppe'] = 'Schnaken'

df_sna.head(1)
df_wak.head(1)
df_wak.pop("ORDER")
df_wak.pop("FAMILY")
df_wak.pop("N")
df_wak.pop("S")
df_wak.pop('Bemerkungen')

df_wak.head(1)
df_wak.rename(columns={"Artname":"sc name","CH":"cat"},inplace=True)
df_wak.head(1)
df_wak['einteilung'] = 'Insekten'
df_wak['untergruppe'] = 'Wasserkäfer'

df_wak.head(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Die Dataframes zu einem grossen Frame zusammenfassenEinfach mit dem Append-Befehl.Danach verschaffe ich mir einen Überblick über die ganze Tiergruppe. Und erstelle den Pie-Chart zur Gefährdung.<jupyter_code>df_insekten = df_ef.append([df_he, df_li, df_pr, df_sch, df_am, df_bi, df_la, df_ne, df_sna, df_wak])
df_insekten.head(5)
len(df_insekten)
df_insekten["cat"].value_counts()
values = [0, 138, 216, 154, 589, 355, 458]
colors = ['r', 'r', 'r', 'r', 'r', 'g', "g"]
labels = [
    'EX: ausgestorben', 'RE: CH ausgestorben',
    'CR: v. aussterben bedroht', 'EN: stark gefährdet', 
    'VU: verletzlich',"NT: potenziell gef.",
    "LC: nicht gef."]


fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(7, 6))
fig1.subplots_adjust(0.3,0,1,1)
plt.pie(values, colors=colors, labels= values, counterclock=False,startangle=90)
plt.title('Gefährdung Insekten, 1910 dokumentierte Arten')

total = sum(values)
plt.legend(
    loc='upper left',
    labels=['%s, %1.1f%%' % (
        l, (float(s) / total) * 100) for l, s in zip(labels, values)],
    
    bbox_to_anchor=(1.0, 0.5),
    bbox_transform=fig1.transFigure
)
plt.show()
#df_neu = df.copy()

df['stamm'] = 'Pflanze'

df.columns = ['id', '2', '3']

"""
df = df[[
    'stamm',
    'GROUP',
    'FAMILY',
    'GENUS',
    'SPECIES SSP',
    'Deutscher Name',
    'CAT',
    'Bemerkungen'
    
]]
"""

df.head()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.19238415659886832, 'fraction_numerical': 0.01743385838813274, 'mean_word_length': 7.175, 'pattern_counts': {'":': 29, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '660742', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 3041, 'n_tokens_neox': 3014, 'n_words': 422, 'path': 'Eigene Projekte/Diplomarbeit_Biodiversitaet/003_insekten_zusammenfassen.ipynb', 'repo_name': 'Priskawa/kurstag2', 'size': '6539'}