Е с индексом с: Пищевые добавки с индексом Е: опасны они или нет?

Содержание

Закодированная еда: безвредные и опасные добавки с индексом «Е»

Добавки – лучшие помощницы пищепрома: они дарят маргарину гладкую текстуру, увеличивают срок хранения салатов, придают аппетитный цвет колбасам и сосискам. Однако многие потребители скептически относятся к пищевым добавкам и воспринимают наличие «Е» на этикетке как сигнал опасности. Мы спросили у эксперта, стоит ли так категорично относиться ко всем «Е-шкам»?

Владимир Бессонов

Кандидат химических наук, доктор биологических наук, заведующий лабораторией химии пищевых продуктов ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии»

 – Само слово «добавка» практически стало синонимом слову «вред», и совершенно напрасно. Пищевые добавки (прошу не путать их с вкусоароматическими веществами, ароматизаторами, которые не являются пищевыми добавками) ежегодно рассматриваются на совещаниях Комитета Комиссии «Кодекс Алиментариус» по пищевым добавкам (CCFA), в которых принимают участие эксперты всех стран. Россию в комитете представляет Институт питания и биотехнологии Российской академии медицинских наук.

Как на самом деле производят вкусоароматические вещества и ароматизаторы, смотрите ЗДЕСЬ

CCFA подчиняется как Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), так и Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO). На заседаниях CCFA эксперты делятся новыми данными о рисках использования пищевых добавок и принимают решение об изменении норм их использования, сокращении их списка. Они также рассматривают данные о новых добавках и оценивают необходимость их использования в производстве пищевых продуктов.

Почему «Е» и что стоит за трехзначными номерами?

Потребители часто спрашивают, откуда взялась эта самая буква «Е». Буква «Е» – от первой буквы в слове «Europa», потому что в странах Европейского сообщества в 1953 году была создана система цифровой идентификации. А еще от слов essbar/edible, что в переводе с немецкого/английского означает «съедобный».

Классификация пищевых добавок

Е100 – Е199 – красители пищевые (окрашивают).

Е200 – Е299 – консерванты (помогают сохранять продукт, увеличивают срок годности).

Е300 – Е399 – антиоксиданты (замедляют процесс окисления).

Е400 – Е499 – стабилизаторы (придают продуктам желаемую форму и текстуру).

Е500 – Е599 – эмульгаторы (придают продуктам желаемую консистенцию).

Е600 – Е699 – усилители вкуса и аромата.

Е700 – Е899 – зарезервированные номера для другой возможной информации.

– Трехзначный индекс «Е», присвоенный добавке, говорит о том, что она проверена на качество и безопасность. Разрешенные добавки не должны настораживать покупателей, однако решение об их употреблении каждый принимает сам, – подчеркивает Владимир Бессонов

.

СПРАВОЧНО

Применение пищевых добавок регламентируется «Санитарно-эпидемиологическими правилами и нормативами СанПиН 2.3.2.1293-03 «Гигиенические требования по применению пищевых добавок» и техническим регламентом Таможенного союза (ТР ТС) 029/2012 «Требования безопасности пищевых добавок, ароматизаторов и технологических вспомогательных средств». Список пищевых добавок, разрешенных в России, утверждает Минздрав РФ, а государственный контроль их качества осуществляют органы Роспотребнадзора.

Каких добавок не стоит бояться?

Человек давно и успешно использует разные «пищевые добавки». Самыми известными консервантами являются, например, соль и сахар, а красителями – сок свеклы и моркови. С введением индекса «Е» многие известные продукты стали обозначать в маркировке под определенными цифрами. Например, яблочному пектину – Е440, лимонной кислоте – Е330, аскорбиновой – Е300 и т. д. В маркировке эти обозначения не расшифровывают, и поэтому большинству потребителей непонятно, что это за «шифры».

– Из-за неосведомленности потребителей стали появляться статьи, в которых «знатоки» утверждают, что все «Е» могут быть опасны для человека. Да, любая из перечисленных добавок действительно может нанести вред здоровью, если употребить большое количество в чистом виде, но это противоречит здравому смыслу. К тому же, следуя этой логике, можно надорвать организм любыми полезными продуктами, например яблоками, поедая их без меры, – уточняет Владимир Бессонов.

В ряде продуктов использование некоторых добавок оправдано соображениями безопасности. Например, известный консервант нитрит натрия (Е250) чаще всего используется при производстве вареных, сырокопченых, солено-копченых и вяленых мясных продуктов, так как он является фиксатором окраски колбас. Кроме этого, Е250 обладает антибактериальными свойствами и даже защищает продукт от бактерий ботулизма.

Нитрит натрия Е250: для чего используется этот консервант, в каких продуктах его можно встретить и сколько можно съесть продукта, содержащего эту добавку, читайте ЗДЕСЬ


Слухи о вреде сильно преувеличены

Обычного покупателя пугают любые ингредиенты, названия которых ему неизвестны или напоминают урок химии. Например, бензойная кислота (пищевые добавки Е210 – Е213). В клюкве есть бензойная кислота, она предохраняет ягоды от порчи, повышает срок хранения. Это ее свойство выделили, охарактеризовали и начали использовать. В зрелых сырах тоже есть бензойная кислота, она образуется при действии культур закваски, благодаря этому зрелый сыр не портится.

Бензойную кислоту можно получить и путем химического синтеза, но с точки зрения аналитической химии она неотличима от бензойной кислоты, выделенной из плодов растений.

Тем не менее содержание бензойной кислоты как внесенной пищевой добавки нормируется соответствующим техническим регламентом ТР ТС 029/2012. Поскольку технические регламенты устанавливают требования к безопасности продукции, то превышение содержания данной пищевой добавки может представлять потенциальный риск для здоровья человека. Допустимая безопасная суточная доза для человека – 5 мг/кг массы тела.

Среди потребительских опасений существует и страх о том, что производители пичкают продукты глутаматом натрия, чтобы сделать более насыщенными вкус и аромат. Наш эксперт считает, что слухи о вреде глутамата натрия (Е621) сильно преувеличены.

– Любой белок содержит глутаминовую кислоту – это одна из 20 аминокислот, входящих в состав любого белка, – объясняет Владимир Бессонов. – Пищевая добавка глутамат натрия получается в результате растворения этой кислоты. Следовательно, во всех белковых продуктах можно найти глутамат натрия или его следы – и в тех, куда его добавили специально, и в тех, куда не добавляли. Е621 работает на наши вкусовые рецепторы, делая продукты более аппетитными, привлекательными. В списке аллергенов Е621 не значится. Сведения о вреде Е621 отсылают нас к опыту, когда-то проведенному на мышах, который показал, что глутамат натрия оказывает негативное влияние, но при сверхувеличенной дозе – более 10 г усилителя на 1 кг массы тела. Для взрослого человека это приблизительно 700 г в сутки сухой чистой пищевой добавки. Кроме того, если в пищу положить предельно допустимую дозу, то мы не сможем есть такой продукт, потому что он будет невкусным.

Кроме глутамата существуют и другие усилители вкуса – Е626 – Е629 (гуанилаты) и Е630 – 639 (инозинаты). Подробнее о них читайте ЗДЕСЬ

Еще один консервант, который часто используют в пищевой промышленности, – диоксид серы Е220. Это разрешенная добавка, которая, во-первых, предотвращает размножение бактерий и грибов. Во-вторых, тормозит ферментативное потемнение фруктов и овощей и, в-третьих, увеличивает срок годности продуктов.

СПРАВОЧНО

Следует иметь в виду, что диоксид серы является аллергеном (таким же, как, например, арахис, орехи, молоко и продукты его переработки). Следовательно, согласно ТР ТС 022/2011 «Пищевая продукция в части ее маркировки», производитель обязан выносить на этикетку Е220, если содержание этой добавки в продукте более 10 мг/кг. Если на этикетке не указан диоксид серы, то его там должно быть меньше.

Диоксид серы активно применяют и в производстве вин. Подробнее о том, как используют этот консервант виноделы и стоит ли опасаться данной добавки, читайте ЗДЕСЬ

Какие Е-добавки разрешены при производстве вареной колбасы, читайте ЗДЕСЬ

Изгои среди добавок

Тем не менее в разное время какие-то добавки запрещались в России, значит, на это были причины. Эксперт комментирует такие случаи.

– У нас были запрещены некоторые парабены и краситель «красный 2G» (Е128), но не потому, что они были ядовитыми или токсичными, а потому, что во время исследования было выявлено, что они могут спровоцировать «возможные неблагоприятные эффекты от их использования». Показательно, что для объявления добавки с индексом «Е» вне закона достаточно подозрения в том, что добавка может быть потенциально опасной для здоровья человека. Таким образом, реализуется принцип минимизации рисков для здоровья человека. Малейшее сомнение трактуется как запрет, – уточняет Владимир Бессонов.

При этом процедура введения пищевой добавки в список разрешенных невероятно трудоемкая и длительная.

Представитель какого-либо государства с подачи внутреннего производителя обращается в Комитет Комиссии «Кодекс Алиментариус» по пищевым добавкам (CCFA) с просьбой рассмотреть предложение о введении добавки. Затем начинается обсуждение необходимости ее введения, что требует доказательств. Если принято положительное решение, создается международная рабочая группа, которая тщательно изучает все известные документы о предложенной добавке, ее эффектах. Дальнейшее рассмотрение предполагает восемь стадий. Так как комитет собирается один раз в год, добавка будет обсуждаться в лучшем случае восемь последующих лет. Есть вероятность отката на год назад, если у членов комитета возникнут сомнения. За это время накапливаются необходимые сведения о возможных особенностях использования добавки. Нередко этот процесс затягивается на 20 лет.

Список неразрешенных добавок в РФ

Е103 – алканин (краситель).
Е121 – «цитрусовый красный 2» (краситель).
Е123 – «красный амарант» (краситель).
Е128 – «красный 2G» (краситель).
Е216 – пара-гидроксибензойной кислоты пропиловый эфир, группа парабенов (консервант).
Е217 – пара-гидроксибензойной кислоты пропилового эфира натриевая соль (консервант).

Е240 – формальдегид (консервант).

Доказано, что применение таких добавок может нанести вред организму. (По данным Роспотребнадзора.)

Благодарим за то, что дочитали этот текст до конца. Следите за новостями, подписывайтесь на рассылку.

При цитировании данного материала активная ссылка на источник обязательна.


Так, что же такое индекс «Е»и с чем его едят?

Пищевые добавки с индексом «Е» никто специально не изобретал. Индекс «Е» введен с целью систематизации ингредиентов, которые многие годы использовались при изготовлении продуктов питания для оптимизации технологии производства, улучшения питательных свойств, внешнего вида и сохранения этих качеств в течении всего срока годности. Введение кода «Е» связано с требованием указывать полный состав продукта на этикетке, а так как органические вещества, как известно, имеют довольно длинные названия, потребовались удобные сокращения.

Буква «Е» не только означает «Европа», но и essbar/edible (переводе с нем./англ. «съедобный»), а трехзначный номер позволяет узнать, что же это за вещество:

Е100-Е182 — красители пищевые; Е200-Е299 — консерванты; Е300-Е399 — антиокислители; Е400-Е499 — стабилизаторы; Е500-Е599 — эмульгаторы; Е600-Е699 — усилители вкуса и аромата; Е700-Е899 — зарезервированные номера; Е 950-970 – подсластители; Е900-Е1500 прочие.

Присвоение конкретному веществу статуса пищевой добавки и трехзначного индекса «Е» подразумевает, что вещество проверено на качество и безопасность, может быть применено в рамках его регламентированной дозировки и технологической необходимости, с установленными критериями чистоты, характеризующими его качество.

Безопасности и качество пищевых микроингредиентов, выпуск в обращение и оценка соответствия регулируется на уровне международного законодательства в рамках ЕАЭС (Таможенного союза), которое является одним из самых строгих законодательств в мире по регламентации применения пищевых добавок.

Сегодня без определенных ингредиентов в производстве продуктов питания просто не обойтись! Они необходимы для оптимизации технологического процесса и повышения эффективности производства, для снижения риска выпуска некачественной продукции и расширения ее ассортимента и т.д. Взять, к примеру, хлебопекарные смеси, без которых сегодня на прилавках не было бы столько сортов хлебобулочных изделий. Но это лишь видимая часть айсберга, под названием «ингредиенты». Скажем, благодаря хлебопекарным улучшителям и добавкам у одних сортов хлеба корочка получается тоненькой и мягкой, которая нужна для тостового хлеба и гамбургеров, а у других – хрустящей и золотистой. Хлеб лучше поднимается и сохраняет форму, дольше сохраняет свою свежесть.

Быть здоровым в наше время не только разумно, но и престижно. А один из столпов здоровья, как известно, правильное/опимальное питание. Мы все тщательнее выбираем, что и когда есть, все внимательнее изучаем этикетки на продуктах и, как огня, боимся всякой «химии» в их составе.

И эти страхи вполне понятны – кто же не хочет есть здоровые, экологически чистые продукты без «химии»? Но все дело в том, что во многом эти страхи не оправданы или надуманы, поскольку большинство ингредиентов, типа пресловутого индекса Е, имеют вполне природное происхождение, и не только не опасны, но и полезны. Так, например, чудесное, экологически чистое яблоко в своем химическом составе имеет около 30-ти «Е-шек », начиная от известного своей пользой пектина (Е440) и заканчивая яблочной и лимонной кислотами (Е296 и Е330)! Аскорбиновая кислота, значащаяся на этикетке как Е300, человека, не сведущего в химии, наверняка отпугнет, а ведь это – обожаемый всеми витамин С. Или усилители вкуса, которые вызывают большое недоверие у покупателей. Глютамата натрия они чураются, как черт ладана. А между тем он содержится в молоке матери! Сама природа так устроила, чтобы ребенок хотел есть, иначе человечество просто не выжило бы! Глютамат натрия есть в помидорах, горохе, пармезане. Что ж его бояться-то?

Бояться надо другого: недостоверной информации и недобросовестного производителя! Вот они на самом деле могут сильно навредить. Когда на упаковке продукта пишут, что он «не содержит микро– и макро-элементов» – это глупая хитрость, поскольку тогда коробка должна быть пустой! Или когда на бутылке с растительным маслом гордо указывают, что оно «не содержит холестерина» – это смешно. А оно в принципе не может его содержать!

По поводу многих пищевых добавок и сырьевых компонентов на уровне узких специалистов идут научные споры, отголоски которых доходят и до общественного сознания. Многое в этих спорах не имеет ничего общего со здоровьем, а определяется экономикой и провоцируется тривиальной конкурентной борьбой. Человеку, который не является специалистом в этой области, сложно разобраться в клубке противоречивых мнений, постоянно выплёскивающихся в СМИ: и это вредно, и то вызывает аллергию. Но вредным может стать вообще любое вещество, если не знать меры. Применение же каждой пищевой добавки регламентируется соответствующими нормативными документами, которые в каждой стране проходят экспертизу в соответствующих организациях и институтах питания. Ничего опасного для здоровья к использованию в пищевой промышленности эти государственные учреждения не пропускают!

Нельзя потребителя вводить в заблуждение и морочить ему голову, что тех или иных ингредиентов в составе продукта нет. Человек должен сам делать выбор – хочет он есть мороженое с растительными жирами или нет, хочет ли он колбасу без нитрита натрия, но неприглядно серую и разваливающуюся, или с добавками, но аппетитно-розовую и упругую? Хочет ли он клубничный йогурт, который невозможно произвести без искусственных ароматизаторов и красителей? Подчитано, что если всю клубнику, которая собирается в мире, переработать на ароматизатор, то ее не хватит даже на производство исключительно йогуртов, не считая мороженого, творожных десертов и т.д.

Важно, чтобы покупателя достоверно информировали о составе продукта, не маскировали его порчу, а уж покупать его или нет – дело вкуса!

So, what is the “E” index and what is it eaten with?

Nutritional supplements with an index of «E» no one has invented specifically. Index “E” was introduced to systematise the ingredients that have been used for many years in the manufacture of food products to optimise production technology, improve nutritional properties, appearance and preserve these qualities throughout the shelf life. The introduction of the “E” code is associated with the requirement to indicate the complete composition of the product on the label, and since organic substances are known to have rather long names, convenient abbreviations were required.

The letter “E” not only means “Europe”, but also essbar / edible (translated from German / English “edible”), and a three-digit number allows you to find out what kind of substance it is:

E100-E182 — food dyes;

E200-E299 — preservatives;

E300-E399 — antioxidants;

E400-E499 — stabilisers;

E500-E599 — emulsifiers;

E600-E699 — enhancers of taste and aroma;

E700-E899 — reserved numbers;

E 950-970 — sweeteners;

E900-E1500 others.

Assigning the status of a food additive to a specific substance and the three-digit index “E” implies that the substance is tested for quality and safety, can be used as part of its regulated dosage and technological necessity, with established purity criteria characterising its quality.

The safety and quality of food micro-ingredients, their issuance and conformity assessment are regulated at the level of international legislation within the framework of the EAEU (Customs Union), which is one of the most stringent legislation in the world on the regulation of the use of food additives.

Today, certain ingredients in food production are indispensable! They are necessary to optimise the technological process and increase production efficiency, to reduce the risk of low-quality products and expand its range, etc. Take, for example, baking mixes, without which today there would not be so many varieties of bakery products on the shelves. But this is only the visible part of the iceberg, called «ingredients.» Say, thanks to baking improvers and additives, some types of bread have a thin and soft crust, which is needed for toast bread and hamburgers, while others have a crispy and golden one. Bread rises better and retains its shape, retains its freshness longer.

Being healthy in our time is not only reasonable, but also prestigious. And one of the pillars of health, as you know, is proper / optimal nutrition. We are more and more carefully choosing what and when to eat, more and more carefully studying labels on products and, like fire, we are afraid of any “chemistry” in their composition.

And these fears are quite understandable — who doesn’t want to eat healthy, environmentally friendly products without “chemistry”? But the whole point is that in many ways these fears are not justified or far-fetched, since most of the ingredients, such as the notorious index E, are of a completely natural origin, and are not only not dangerous, but also useful. So, for example, a wonderful, environmentally friendly apple in its chemical composition has about 30 E’s ranging from pectin (E440), known for its benefits, to apple and citric acids (E296 and E330)! Ascorbic acid, listed on the label as E300, a person who is not knowledgeable in chemistry, is sure to scare it away, but this is vitamin C adored by all. Or flavour enhancers that cause great distrust among buyers. Glutamate sodium they shy, like a devil incense. Meanwhile, it is found in mother’s milk! Nature herself made it so that the child wanted to eat, otherwise humanity simply would not have survived! Monosodium glutamate is found in tomatoes, peas, and parmesan. Why are you afraid of him?

It is necessary to be afraid of another: false information and an unscrupulous manufacturer! Here they can actually do much harm. When they say on the product’s packaging that it “does not contain micro and macro elements” — this is a silly trick, because then the box should be empty! Or when a bottle of vegetable oil proudly indicates that it “does not contain cholesterol” — this is ridiculous. But it, in principle, cannot contain it!

For many nutritional supplements and raw materials at the level of narrow specialists, there are scientific disputes, the echoes of which reach the public consciousness. Many of these disputes have nothing to do with health, but are determined by the economy and provoked by a trivial competition. It is difficult for a person who is not an expert in this field to sort out a tangle of conflicting opinions that are constantly splashed out in the media: it is harmful and it causes allergies. But any substance can become harmful in general, if you do not know the measures. The use of each food additive is regulated by the relevant regulatory documents, which are examined in each country by the relevant food organisations and institutes. These government agencies do not miss anything dangerous for health in the food industry!

It is impossible for the consumer to mislead and fool his head that there are no certain ingredients in the composition of the product. A person must make a choice himself — does he want to eat ice cream with vegetable fats or not, does he want a sausage without sodium nitrite, but unsightly gray and falling apart, or with additives, but appetising pink and elastic? Does he want strawberry yogurt that cannot be produced without artificial flavours and colours? It has been estimated that if all the strawberries that are going to be processed in the world for flavouring, then it will not be enough even to produce exclusively yoghurts, not counting ice cream, cottage cheese desserts, etc.

It is important that the buyer is reliably informed about the composition of the product, do not mask its spoilage, and whether or not to buy it is a matter of taste!

что это такое, какие пищевые добавки под ним скрываются?

ДЛЯ ЧЕГО ПРОИЗВОДИТЕЛИ ПРОДУКТОВ ИСПОЛЬЗУЮТ ДОБАВКИ С ИНДЕКСАМИ Е?

Мы с Вами живем в современном мире, у которого быстрый ритм и довольно жесткие законы. Это коснулось и того, что мы едим.  Законы современного рынка диктуют производителям продуктов питания свои правила, главные из которых следующие:

1. Продукт должен долго храниться. Согласитесь, чем длиннее срок годности продукта, тем меньше вероятность супермаркетов понести убытки из-за того, что товар испортится еще до того, как мы с Вами его приобретем.

2. Продукт должен быть достаточно дешевым. Чтобы лучше продавался. При этом, чтобы производитель имел свою выгоду, себестоимость продукта должна быть на приличную сумму ниже той цены, по которой мы с Вами покупаем продукт в магазине.

Чтобы продукты соответствовали этим двум правилам, пищевым производствам приходится использовать консерванты, антиокислители, красители, ароматизаторы и прочие вещества, которые позволяли бы продукту долго храниться и одновременно быть достаточно приятным на вкус, красивым и недорогим.

Вот такие законы диктует нам современная жизнь. Можно быть недовольным таким положением дел, но надо четко понимать, что все обстоит именно так и никак иначе.

ЧТО ЖЕ ДЕЛАТЬ? 

Решение как всегда очень простое: следить за тем, что мы едим.

1. Стараться покупать натуральные продукты. Не те, которые производят промышленные фабрики, а те, что растут на грядке.

2. В супермаркете стараться выбирать продукты с максимально простым составом, содержащие как можно меньше пищевых добавок и ароматизаторов.

3. Ну и, конечно, научиться готовить самой, чтобы максимально контролировать состав того, что ешь.

ЧТО ТАКОЕ ИНДЕКС Е?

А теперь разберемся, что же обозначает индекс Е.

Индекс Е введен для удобства классификации огромного множества веществ, которые производители продуктов питания используют для придания им вкуса, определенной структуры и удлинения срока годности. Зная эту классификацию и мы с Вами прочитав этикетку того или иного продукта сможем легко разобраться в том, что в него добавили.


КАКИЕ ВЕЩЕСТВА СКРЫВАЮТСЯ ПОД ИНДЕКСАМИ Е?

Е100 – Е199 – красители.

Е200 – Е299 – консерванты.

Е300 – Е322 – антиоксиданты.

Е333 – Е399 – антиоксиданты и стабилизаторы.

Е400 – Е499 – стабилизаторы, загустители и эмульгаторы.

Е500 – Е599 – регуляторы кислотности, вещества, которые используются для того, чтобы порошкообразные продукты не слеживались и не комковались.

Е600 – Е699 – усилители вкуса и аромата.

Е710 – Е713 – антибиотики.

Е900 – Е999 – глазирователи, подсластители, пенообразователи, улучшители выпечки и пр.

Е1000 – Е1999 – ферменты, модифицированные крахмалы и т.п.

Конечно, лучше питаться натуральными продуктами. Но иногда избежать продуктов промышленного производства практически не возможно. Вот, например, молочная продукция. Ну как в городе избежать покупки йогуртов, творога, сливочного масла и даже простого молока? Можно, конечно, пользоваться йогуртницей или готовить кисломолочные продукты в мультиварке. А если не хватает времени?

КАКИХ ДОБАВОК С ИНДЕКСАМИ Е МОЖНО НЕ БОЯТЬСЯ?

Для тех, кто все-таки иногда покупает продукты промышленного производства будет полезной шпаргалка с информацией о том, каких добавок с индексом Е можно особенно не бояться.

E100 – Куркумины (это натуральный краситель).
E101 – Рибофлавин (витамин B2).
Е160a – Каротины. Вещества, близкие по свойствам к витамину А.
Е161b – Лютеин. Способствует улучшению зрения.
E300 – Аскорбиновая кислота (она же витамин С).
E306-Е309 – Токоферолы (витамины Е).
Е440 – Пектины. Способствуют очистке кишечника, выводят шлаки.
Е641, Е642 – L-лейцин и лизин – это важные аминокислоты.
Е916, Е917 – Кальция йодат – помогают обогатить продукты йодом.
E140 – Хлорофилл (из еурса биологии все помнят, что это вещество, благодаря которому растения имеют зеленый цвет).
E150a, E150b, E150c, E150d – карамельные красители на основе сахара.
Е152 – Уголь.
E162 – Свекольный красный (бетанин).
E170 – Карбонаты кальция (мел).
E181 – Танины.
Е260 – Уксусная кислота.
E270 – Молочная кислота (образуется при молочнокислом брожении, например, при скисании молока).
E290 – углекислый газ, превращающий напиток в газировку.
E322 – Лецитин – необходим человеку для обновления и восстановления поврежденных клеток, для полноценной работы нервной системы и головного мозга, для доставки к клеткам организма витаминов, минералов и других питательных веществ.
E330 – Лимонная кислота. Хотя по некоторым неподтвержденным сведениям эта она может обладать канцерогенными свойствами.
Е406 – Агар-агар – гелеобразователь, который получают из морских водорослей.

А еще читайте наши рубрики «ПОЛЕЗНЫЕ ПИЩЕВЫЕ ПРИВЫЧКИ» и КАК ВЫБРАТЬ И ПРИГОТОВИТЬ ПРОДУКТЫ? и узнайте еще больше о том, какие еще полезные изменения в питании приведут к здоровью и красоте!


Индекс Е, пищевые добавки Е

Обсудить статью о том, что такое индекс Е и пищевые добавки Е, можно добавив комментарий ниже. Для предотвращения спама, комментарии публикуются не сразу, а после проверки администратором.

Индекс «Е» на упаковке продукта питания

21.07.2015

С появлением на наших прилавках большого количества новых продуктов и уходом от советского тотального дефицита, появилось огромное количество новой информации. Эта информация имеет как положительные стороны так и, к сожалению, отрицательные.

В чем же выражаются обе эти стороны одной медали? Безусловно, потребитель имеет право знать о потребляемом продукте абсолютно все: из чего он состоит, не нанесут ли вред его организму входящие ингредиенты или весь продукт в целом и многое другое. Например, состав продукта должен быть описан полностью, не нужно, конечно впадать в крайности и требовать расписать рецептуру. Но указать входящие ингредиенты по мере убывания – это логично и справедливо по отношению к покупателю. Ведь все мы прекрасно знаем, что существуют различные способы приготовления одних и тех же продуктов, новые технологии постоянно входят в нашу жизнь. В одних случаях они просто изменяют способ приготовления, оставляя продукт практически неизменным, в других оставляют от продукта лишь привычное наименование. Вот в этом случае и помогает хорошая информативная этикетка.

Или, например водка. Она ведь также состоит из ингредиентов и большая их часть как раз не спирт, а вода. И поэтому странно, когда некоторые производители забывают в составе указать самую большую часть состава.

Но здесь в памяти всплывает произведение классика: «Горе от ума». Большая часть потребителей, получив необходимую информацию, успокаивается и продолжает употреблять понравившийся продукт. А вот некоторые, недопоняв информацию, начинают фантазировать, доводя информацию до абсурда.

Примерно так обстоят дела с пищевыми добавками, обозначенными в составе продуктов индексом Е. Первоначально информация об этих ингредиентах практически полностью отсутствовала, поэтому и пошла волна боязни. Первые слухи заявляли о том, что именно такими индексами злые буржуи обозначают опасные добавки, травя наших несчастных покупателей. А индексы стоят для того, чтобы сами буржуины не покупали такой товар.

А все на самом деле гораздо проще. Развитие новых технологий, высокая конкурентность, рыночное развитие экономики привело к созданию большого количества новых ингредиентов, причем они ведь не появляются из ниоткуда (надеюсь вы помните закон сохранения энергии?), многие добавки являются очень маленькими частичками уже имеющихся веществ. Существуют как натуральные, так и искусственные добавки, но их разделение, это тема отдельной статьи. Это как селекция, вывели нужный сорт с нужными свойствами или сделали вытяжку конкретного вещества, например красителя, из свеклы. Все это разнообразие как-то необходимо классифицировать, ведь одну и ту же добавку можно использовать в совершенно разных продуктах, например формальдегид запрещен как пищевая добавка, но может использоваться как ингредиент для мебельной промышленности. И тогда страны Евросоюза, куда мы очень хотим попасть, создали классификатор пищевых добавок, для простоты разделив все добавки на функциональные группы, например: красители, ароматизаторы, консерванты, эмульгаторы и т.п., и дав им соответственно номерные позиции.

И теперь и тогда, появление нового индекса всегда сопровождается его испытаниями на безопасность для человека и окружающей среды. И если есть хоть малейшие ограничения, то они в описании продукта всегда указываются, где нельзя применять данную добавку. Похожим образом ситуация обстоит и с ингредиентами для косметики и парфюмерии, существует специальная Директива ЕС, в списке которой находятся все ингредиенты с описаниями и ограничениями по применению.

Зная боязнь наших потребителей перед индексами Е, многие производители просто указывают наименование добавки без указания индекса, но от этого, сам индекс никуда не девается.

В качестве наглядного примера:

Классы

Примеры

1.       

Антиоксиданты, антиокислители

Е308 – гамма-токоферол (витамин Е)

2.       

Регуляторы влажности

Е422 — глицерин

3.       

Газ для упаковки продуктов

Е941 — азот

4.       

Вещества для глазирования, покрытия продуктов

Е901 – пчелиный воск

Е905с — парафин

5.       

Диспергирующие, размельчающие вещества

Е1201 — поливинилпиролидон

6.       

Желеобразующие вещества

Е410 – камедь рожкового дерева

7.       

Загустители

Е406 — агар

Е407 — карагенан

8.       

Кислота, регуляторы кислотности

Е300 — аскорбиновая кислота, т.е. витамин С (или как антиоксидант)

Е322 – лецитин (или как антиоксидант)

Е330 — лимоная кислота

9.       

Консерванты

Е200 – сорбиновая кислота

Е210 – бензойная кислота

Е251 – нитрат натрия

10.    

Красители

Е124 – понсо 4 Р

Е152 – уголь

Е150 — сахарный колер

11.    

Средства для обработки муки

Е510 – хлорид аммония

12.    

Наполнители

Е422 — глицерин

13.    

Охлаждающие вещества

Е940 — дихлордифторметан

14.    

Вещества для рафинирования, очистки

Е1101iii — бромелайн

15.    

Регуляторы пены

Е570 – жирные кислоты

16.    

Пропелленты

Е943а — бутан

Е944 — пропан

Е943в — изобутан 

17.    

Разрыхлители

Е574 – глюконовая кислота

18.    

Разделители, вещества, препятствующие слеживанию

Е460 — целлюлоза

19.    

Синергист антиоксидантов

Е334 – винная кислота

20.    

Подсластители

Е951 — аспартам 

21.    

Стабилизаторы

Е411 – овсяная камедь

Е412 – гуаровая камедь

22.    

Стабилизаторы цвета

Е585 – лактат железа

Е579 – глюканат железа

23.    

Текстурирующие вещества

Е420 – сорбит

24.    

Усилители вкуса

Е621 — глютамат натрия 

25.    

Эмульгаторы

Е440 — пектины

Е1400-1450 — модифицированные крахмалы

26.    

Уплотнители

Е1200 – полидекстрозы

 

Эти, и многие другие, очень знакомые всем нам вещества имеют свои индексы. Давайте наконец уйдем от «Горе от ума» к «Знание — сила» и перестанем бояться непонятного. Как говорил известный медик средних веков Парацельс: «Всё — яд, всё — лекарство; то и другое определяет доза». Так и здесь, правильная дозировка способна улучшить продукт и помочь потребителю, но вот безграмотность при использовании способна принести вред. Например все экзотические фрукты обработаны поверхностными консервантами для того, чтобы смогли достичь своего потребителя вдали от места произрастания. Но, обрабатывая продукт, производитель надеется на здравый смысл покупателя, перед употреблением фрукт надо помыть, нарушая такие элементарные правила гигиены, мы грешим на консерванты и соответственно на производителя, забывая, что сами виноваты.

Пищевые добавки с индексом Е: опасны они или нет?

Пищевые добавки стали неотъемлемой приметой нашего бурного века. Они встречаются в большинстве продуктов. ?х использование, чтобы там ни говорили, решает сразу несколько задач и позволяет существенно облегчить жизнь производителям. Естественно, видя на этикетке продукта перечень входящих в его состав пищевых добавок с индексом Е, покупатели начинают задумываться о том, насколько безопасен такой продукт. Попробуем разобраться. Но вначале назовём причины, по которым производители применяют пищевые добавки. Это, прежде всего, желание сделать продукт более привлекательным для потребителя по внешнему виду, цвету, вкусу и запаху. Сэкономить на качественном и, как правило, более дорогом сырье, уменьшив его содержание в продукте или заменив более дешевым и замаскировав изменения в рецептуре пищевой добавкой. Ускорить или упростить и, соответственно, удешевить технологический процесс. Сделать продукт более устойчивым к хранению и, в конечном счете, опять-таки сэкономить на издержках, связанных с потерями при хранении.

Всё, что не запрещено, разрешено?

На официальном уровне считается, что опасных пищевых добавок у нас нет, они у нас запрещены и не производятся. При этом не отрицается, что имеют место случаи, когда запрещённые к применению пищевые добавки попадали к нам в составе некоторых импортных продуктов.  Поэтому лучше отказаться от приобретения продуктов на рынках  в случаях, когда они имеют неполную или подозрительно выглядящую фабричную маркировку (или не имеют ее вовсе), или необычную, слишком яркую окраску. Запрещённые пищевые добавки могут добавляться в продукты кустарного производства и сырье, закупаемое пищевыми предприятиями у населения и небольших частных компаний. Обычно производители не указывают запрещённые ингредиенты в составе продукта, поэтому внимательное изучение этикетки не поможет. Запоминать номера запрещенных добавок тоже бессмысленно: крайне маловероятно, что вы увидите их в составе продуктов. Чаще всего мы имеем дело с продуктами, на этикетке которых производители просто «забыли» указать информацию о содержании тех или иных пищевых добавок. Эти добавки, как правило, не входят в список запрещённых. Но в данном случае это не что иное, как обман потребителя. Учёные и чиновники могут долго доказывать, что разрешённые добавки безопасны. Но верить или не верить их доводам, это право и выбор каждого потребителя. ? если человек сделал выбор в пользу натуральных продуктов, не содержащих пищевых добавок, то он вправе рассчитывать на достоверность информации, указанной на этикетке. Фактов «незадекларированного» изготовителями использования пищевых добавок в различных видах продуктов выявляется множество. Консервантов — в колбасных изделиях, мясном фарше и других мясных продуктах, твороге, молоке, икре лососевых рыб, соленой рыбе. Красителей — в соках и безалкогольных напитках. Фосфатов (влагоудерживающих агентов) — в колбасе, сосисках. Отбеливающих средств — в муке. Загустителей (стабилизаторов) — в кетчупах, майонезе, начинке пельменей, колбасных изделиях. А по таким видам продуктов, как соленая рыба и лососевая икра, внесение неуказанных на этикетке консервантов носит прямо-таки массовый характер. Выявление неуказанных в составе пищевых добавок во всех случаях квалифицируется как фальсификация, а сами продукты включаются в «чёрный список» Росконтроля. Поэтому совет для потребителей: выбирая продукты для здорового питания, обязательно ознакомьтесь, по возможности, с материалами тестов на порталах надзорных органов. Нередко разрешённые пищевые добавки обнаруживаются в тех видах продуктов, где их использование не предусмотрено техническим регламентом. Это считается нарушением требований безопасности. Помимо этого техническим регламентом запрещено использование любых пищевых добавок в составе необработанной пищевой продукции, мёда, вина, жиров животного происхождения, молока и сливок. А также минеральных вод, сахара, натурального кофе и листового чая. Для многих видов продукции, таких, например, как шоколад, какао, фрукты, овощи, соки, нектары, компоты, джемы, фруктовые и овощные консервы, существует строго ограниченный перечень пищевых добавок, среди которых нет консервантов. В этот же список входят растительное масло, сыры, сырая продукция из мяса, хлеб, макаронные изделия, пиво. В свою очередь, для сливочного масла, пива, сыров, овощных консервов, колбасных изделий допускается использовать строго ограниченный перечень красителей,  преимущественно, натуральных. Например, в составе сливочного масла допускается использовать только бета-каротин (провитамин А), он же Е160. Нельзя говорить однозначно, что пищевые добавки — это плохо. В одних случаях преобладает польза, в том числе и для потребителя, от их внесения в продукт.  В других надо говорить о том, что лучше всё-таки ограничить потребление продуктов с пищевыми добавками. Потому, прежде всего, что возможно их неблагоприятное действие на организм человека, особенно при избыточном потреблении. Так, например, широко используемые консерванты, такие, как сорбиновая кислота и сорбаты Е200-Е203, могут разрушать незаменимые для человека витамины. К сожалению, указанные консерванты сегодня используются в огромном множестве пищевых продуктов. Считается доказанным вредное влияние на психоневрологический статус детей синтетических красителей: азорубина (кармуазина Е122), жёлтого хинолинового Е104, жёлтого «солнечного заката» FKF (Е110), красного «очаровательного АС (Е129), «понсо» 4R (Е124) и тартразина Е102.  Эти красители часто используются в сладостях и лимонадах. Некоторые пищевые добавки представляют особую опасность для людей, имеющих те или иные заболевания или страдающих аллергией. Так, например, подсластители аспартам Е951 и аспартам-ацесульфама соль Е962 категорически противопоказаны лицам, страдающим фенилкетонурией (относительно редкое врожденное заболевание). Такие подсластители, как ксилит, сорбит, манит неприятны тем, что при чрезмерном потреблении даже у совершенно здорового человека вызывают послабляющий эффект. Без подсластителей не обойтись сладкоежкам, страдающим сахарным диабетом или имеющим избыточную массу тела. Здесь приходится делать выбор: или отказаться от удовольствия, доставляемого сладостями, или смириться с возможным вредом от подсластителей. Такие пищевые добавки, как фосфорная кислота Е338 (её соли-фосфаты Е339, Е343, Е542), пирофосфаты Е450, трифосфаты Е451, полифосфаты Е452 сами по себе безопасны. Другое дело, что производители с ними явно перебарщивают. Мы обнаруживаем их в большинстве продуктов из мяса, птицы и рыбы, молочных продуктах, плавленых сырах, кондитерских и мучных изделиях. Для производителей мясных продуктов фосфаты — это просто находка: их использование, как влагоудерживающих агентов, позволяет в буквальном смысле зарабатывать, продавая воду по цене мяса. Для нашего организма важно, чтобы фосфор поступал в строго определенном соотношении с кальцием, как, например, в молочных продуктах. Сегодня большинство россиян употребляет молочных продуктов, служащих главным источником кальция в рационе питания, гораздо меньше, чем рекомендуют врачи. На этом фоне, говоря упрощённо, кальций просто «вымывается» из костей. Что касается аллергии, то наиболее часто её вызывают такие пищевые добавки, как аспартам Е951, аспартам-ацесульфама соль Е962, диоксид серы и сульфиты Е220-Е228. Важно, однако, понимать, что вовсе не обязательно причиной аллергии являются пищевые добавки. Гораздо чаще она бывает на обычные, натуральные пищевые продукты — рыбу, птицу, молоко, орехи … Поэтому, если вы заметили, что употребление какого-то продукта вызывает у вас или у вашего ребенка аллергическую реакцию, то воздержитесь от такого продукта, независимо от наличия или отсутствия в его составе пищевых добавок. Говоря о пищевых добавках, хочется предостеречь и от такой крайности, как хемофобия, когда потребитель видит абсолютное зло в любых, даже самых безобидных добавках, и готов отказаться от большинства продаваемых в магазинах продуктов нередко в ущерб разнообразию своего рациона питания. По мнению врачей, разумное ограничение потребления поваренной соли, сахара, исключение потребления продуктов, содержащих транс-жиры: маргарины, кондитерские, кулинарные жиры и другие продукты, содержащие гидрогенизированный жир, гораздо более оправданы, нежели отмечаемый сегодня у многих панический страх перед пищевыми добавками «Е». Как пример, можно привести типичное заблуждение многих потребителей, что  консервы содержат консерванты. Консервы в жестяных банках, пакетах типа «Тетра-Пак» и других герметичных упаковках, которые могут храниться при комнатной температуре, консервантов как раз не содержат. Дело в том, что консервированный продукт соответствует требованиям промышленной стерильности и может долго храниться и без консервантов. Между тем, многие потребители избегают консервов, опасаясь, что они содержат консерванты. А вот пресервы, которые в магазинах продаются на охлаждаемых витринах, действительно содержат консерванты. Многие пищевые добавки, обозначаемые индексом Е, на самом деле совершенно безопасны или даже полезны для здоровья. В частности, под кодами «Е» могут скрываться и витамины, и антиоксиданты, и даже просто экстракт свеклы Е162. Возникает вопрос: каких добавок с индексом Е можно не бояться? Эксперты отмечают, что надёжным критерием определения безвредности добавки может служить тот факт, что она допущена для использования в детском питании. Как правило, в составе детских продуктов допускается использовать только те добавки, безопасность которых достоверно доказана. В частности, при производстве пищевой продукции для детского питания запрещено использование сорбиновой, бензойной кислот и их солей Е200-Е203, Е210-Е213. В составе продуктов для питания детей не допускается использовать и подсластители, за исключением специальных продуктов для детей с сахарным диабетом или ожирением.     Виктор Никитин Фото Росконтроля  

Названы опасные добавки с индексом «Е» в продуктах

https://ria.ru/20200519/1571666330.html

Названы опасные добавки с индексом «Е» в продуктах

Названы опасные добавки с индексом «Е» в продуктах — РИА Новости, 19.05.2020

Названы опасные добавки с индексом «Е» в продуктах

Заведующий лабораторией химии пищевых продуктов ФИЦ питания и биотехнологии Владимир Бессонов оценил опасность Е-добавок. РИА Новости, 19.05.2020

2020-05-19T12:26

2020-05-19T12:26

2020-05-19T14:05

общество

здоровье — общество

владимир бессонов

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/04/17/1570463407_0:158:3079:1890_1920x0_80_0_0_07075e9ab1067aca9ea5ce9756933b12.jpg

МОСКВА, 19 мая — РИА Новости. Заведующий лабораторией химии пищевых продуктов ФИЦ питания и биотехнологии Владимир Бессонов оценил опасность Е-добавок.Бессонов отметил, что большинство Е-добавок являются безобидными. Многие обычные продукты закодированы под индексами «Е». Например, уксус — Е260 (уксусная кислота) — регулятор кислотности; сода — Е500 (натриевые соли угольной кислоты) — разрыхлитель; брусника, клюква, яблоки — Е210 (бензойная кислота) — консервант и другие.»Показательно, что для объявления добавки с индексом «Е» вне закона достаточно подозрения в том, что добавка может быть потенциально опасной для здоровья человека. Таким образом, реализуется принцип минимизации рисков для здоровья человека. Малейшее сомнение трактуется как запрет», — сказал Бессонов в комментарии Роскачеству.Опасными для здоровья человека могут быть такие добавки, как Е103 — алканит (краситель), Е121 — цитрусовый красный 2 (краситель), Е123 — красный амарант (краситель), Е128 — красный 2G (краситель), Е216 — парагидроксибензойной кислоты пропиловый эфир (консервант), Е217 — парагидроксибензойной кислоты пропилового эфира натриевая соль (консервант), Е240 — формальдегид (консервант). Ввоз этих добавок на территорию России и реализация продуктов с ними запрещены.

https://rsport.ria.ru/20200518/1571603999.html

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2020

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/04/17/1570463407_175:0:2906:2048_1920x0_80_0_0_b5703755864f44cdf25203407186f119.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

общество, здоровье — общество, владимир бессонов

МОСКВА, 19 мая — РИА Новости. Заведующий лабораторией химии пищевых продуктов ФИЦ питания и биотехнологии Владимир Бессонов оценил опасность Е-добавок.

Бессонов отметил, что большинство Е-добавок являются безобидными. Многие обычные продукты закодированы под индексами «Е». Например, уксус — Е260 (уксусная кислота) — регулятор кислотности; сода — Е500 (натриевые соли угольной кислоты) — разрыхлитель; брусника, клюква, яблоки — Е210 (бензойная кислота) — консервант и другие.

«Показательно, что для объявления добавки с индексом «Е» вне закона достаточно подозрения в том, что добавка может быть потенциально опасной для здоровья человека. Таким образом, реализуется принцип минимизации рисков для здоровья человека. Малейшее сомнение трактуется как запрет», — сказал Бессонов в комментарии Роскачеству.

Опасными для здоровья человека могут быть такие добавки, как Е103 — алканит (краситель), Е121 — цитрусовый красный 2 (краситель), Е123 — красный амарант (краситель), Е128 — красный 2G (краситель), Е216 — парагидроксибензойной кислоты пропиловый эфир (консервант), Е217 — парагидроксибензойной кислоты пропилового эфира натриевая соль (консервант), Е240 — формальдегид (консервант). Ввоз этих добавок на территорию России и реализация продуктов с ними запрещены.

18 мая 2020, 11:40ЗОЖДиетолог рассказала, как ускорить метаболизм и похудеть

Роскачество. Закодированная еда: безвредны и опасные добавки с индексом «Е» — OilWorld.ru

Добавки – лучшие помощницы пищепрома: они дарят маргарину гладкую текстуру, увеличивают срок хранения салатов, придают аппетитный цвет колбасам и сосискам. Однако многие потребители скептически относятся к пищевым добавкам и воспринимают наличие «Е» на этикетке как сигнал опасности. Мы спросили у эксперта, стоит ли так категорично относиться ко всем «Е-шкам»?

Владимир Бессонов, кандидат химических наук, доктор биологических наук, заведующий лабораторий химии пищевых продуктов  ФГБУН «ФИЦ ПИТАНИЯ И БИОТЕХНОЛОГИИ»:

 – Само слово «добавка» практически стало синонимом слову «вред», и совершенно напрасно. Пищевые добавки (прошу не путать их с вкусоароматическими веществами, ароматизаторами, которые не являются пищевыми добавками) ежегодно рассматриваются на совещаниях Комитета Комиссии «Кодекс Алиментариус» по пищевым добавкам (CCFA), в которых принимают участие эксперты всех стран. Россию в комитете представляет Институт питания и биотехнологии Российской академии медицинских наук.

Как на самом деле производят вкусоароматические вещества и ароматизаторы, смотрите ЗДЕСЬ. 

CCFA подчиняется как Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), так и Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO). На заседаниях CCFA эксперты делятся новыми данными о рисках использования пищевых добавок и принимают решение об изменении норм их использования, сокращении их списка. Они также рассматривают данные о новых добавках и оценивают необходимость их использования в производстве пищевых продуктов.

ПОЧЕМУ «Е» И ЧТО СТОИТ ЗА ТРЕХЗНАЧНЫМИ НОМЕРАМИ?

Потребители часто спрашивают, откуда взялась эта самая буква «Е». Буква «Е» – от первой буквы в слове «Europa», потому что в странах Европейского сообщества в 1953 году была создана система цифровой идентификации. А еще от слов essbar/edible, что в переводе с немецкого/английского означает «съедобный».

Классификация пищевых добавок 

Е100 – Е199 – красители пищевые (окрашивают).

Е200 – Е299 – консерванты (помогают сохранять продукт, увеличивают срок годности).

Е300 – Е399 – антиоксиданты (замедляют процесс окисления).

Е400 – Е499 – стабилизаторы (придают продуктам желаемую форму и текстуру).

Е500 – Е599 – эмульгаторы (придают продуктам желаемую консистенцию).

Е600 – Е699 – усилители вкуса и аромата.

Е700 – Е899 – зарезервированные номера для другой возможной информации.

– Трехзначный индекс «Е», присвоенный добавке, говорит о том, что она проверена на качество и безопасность. Разрешенные добавки не должны настораживать покупателей, однако решение об их употреблении каждый принимает сам, – подчеркивает Владимир Бессонов.

Обычного покупателя пугают любые ингредиенты, названия которых ему неизвестны или напоминают урок химии. Например, бензойная кислота (пищевые добавки Е210 – Е213). В клюкве есть бензойная кислота, она предохраняет ягоды от порчи, повышает срок хранения. Это ее свойство выделили, охарактеризовали и начали использовать. В зрелых сырах тоже есть бензойная кислота, она образуется при действии культур закваски, благодаря этому зрелый сыр не портится.

Бензойную кислоту можно получить и путем химического синтеза, но с точки зрения аналитической химии она неотличима от бензойной кислоты, выделенной из плодов растений.

Тем не менее содержание бензойной кислоты как внесенной пищевой добавки нормируется соответствующим техническим регламентом ТР ТС 029/2012. Поскольку технические регламенты устанавливают требования к безопасности продукции, то превышение содержания данной пищевой добавки может представлять потенциальный риск для здоровья человека. Допустимая безопасная суточная доза для человека – 5 мг/кг массы тела.

Среди потребительских опасений существует и страх о том, что производители пичкают продукты глутаматом натрия, чтобы сделать более насыщенными вкус и аромат. Наш эксперт считает, что слухи о вреде глутамата натрия (Е621) сильно преувеличены.

– Любой белок содержит глутаминовую кислоту – это одна из 20 аминокислот, входящих в состав любого белка, – объясняет Владимир Бессонов. – Пищевая добавка глутамат натрия получается в результате растворения этой кислоты. Следовательно, во всех белковых продуктах можно найти глутамат натрия или его следы – и в тех, куда его добавили специально, и в тех, куда не добавляли. Е621 работает на наши вкусовые рецепторы, делая продукты более аппетитными, привлекательными. В списке аллергенов Е621 не значится. Сведения о вреде Е621 отсылают нас к опыту, когда-то проведенному на мышах, который показал, что глутамат натрия оказывает негативное влияние, но при сверхувеличенной дозе – более 10 г усилителя на 1 кг массы тела. Для взрослого человека это приблизительно 700 г в сутки сухой чистой пищевой добавки. Кроме того, если в пищу положить предельно допустимую дозу, то мы не сможем есть такой продукт, потому что он будет невкусным.

Кроме глутамата существуют и другие усилители вкуса – Е626 – Е629 (гуанилаты) и Е630 – 639 (инозинаты). Подробнее о них читайте ЗДЕСЬ. 

Еще один консервант, который часто используют в пищевой промышленности, – диоксид серы Е220. Это разрешенная добавка, которая, во-первых, предотвращает размножение бактерий и грибов. Во-вторых, тормозит ферментативное потемнение фруктов и овощей и, в-третьих, увеличивает срок годности продуктов.

 

Array.prototype.values ​​() — JavaScript | MDN

Метод values ​​() возвращает новый итератор массива объект, содержащий значения для каждого индекс в массиве.

Возвращаемое значение

Новый объект итератора Array .

Итерация с использованием цикла for …

  var arr = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'];
var iterator = arr.values ​​();

for (пусть буква итератора) {
  console.log (письмо);
}
  

Массив.prototype.values ​​ — реализация по умолчанию Array.prototype [Symbol.iterator] .

  Array.prototype.values ​​=== Array.prototype [Symbol.iterator]
  

Итерация с использованием .next ()

  var arr = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'];
var iterator = arr.values ​​();
iterator.next ();
iterator.next (). значение;
iterator.next () ["значение"];
iterator.next ();
iterator.next ();
iterator.next ();
итератор.next (). значение;
  

Предупреждение: Объект итератора массива — одноразовый или временный объект

пример:

  var arr = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'];
 var iterator = arr.values ​​();
 for (пусть буква итератора) {
 console.log (письмо);
}
for (пусть буква итератора) {
console.log (письмо);
}
  

причина: Когда next (). Done = true или currentIndex> length for..of кончается.См. Итерацию протоколы.

Значение : в массиве Iterator нет значений объект; вместо этого он хранит адрес массива, использованного при его создании, и поэтому зависит на значениях, хранящихся в этом массиве.

  var arr = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'];
var iterator = arr.values ​​();
console.log (итератор);
iterator.next (). значение;
arr [1] = 'n';
iterator.next (). значение;
  

Примечание: Если значения в массиве изменились, значения объекта итератора массива также изменятся.

таблицы BCD загружаются только в браузере

Введение в структуры данных — документация pandas 1.3.5

Мы начнем с быстрого неполного обзора основных данных структуры в пандах, чтобы вы начали. Фундаментальное поведение в отношении данных типы, индексация и маркировка / выравнивание осей применяются ко всем объекты. Для начала импортируйте NumPy и загрузите панды в свое пространство имен:

Вот основной принцип, о котором следует помнить: выравнивание данных является внутренним .Связь между метками и данными не будет прервана, если это явно не сделано вами.

Мы дадим краткое введение в структуры данных, а затем рассмотрим все общие категории функциональности и методы в отдельных разделах.

серии

Series представляет собой одномерный маркированный массив, способный хранить любые данные. тип (целые числа, строки, числа с плавающей запятой, объекты Python и т. д.). Ось метки вместе именуются индексом .Основной метод создания серии — позвонить по номеру:

 >>> s = pd.Series (данные, индекс = индекс)
 

Здесь data может быть много разных вещей:

  • Python dict

  • и ndarray

  • скалярное значение (например, 5)

Переданный индекс — это список меток осей. Таким образом, это делится на несколько случаи в зависимости от того, какие данные :

Из ndarray

Если данных является ndarray, индекс должен иметь ту же длину, что и данные .Если нет index, будет создан один со значениями [0, ..., len (data) - 1] .

 В [3]: s = pd.Series (np.random.randn (5), index = ["a", "b", "c", "d", "e"])

В [4]: ​​s
Из [4]:
а 0,469112
б -0,282863
в -1,509059
д -1,135632
e 1.212112
dtype: float64

В [5]: s.index
Out [5]: Index (['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype = 'object')

В [6]: pd.Series (np.random.randn (5))
Из [6]:
0 -0,173215
1 0,119209
2 -1,044236
3 -0,861849
4 -2,104569
dtype: float64
 

Примечание

pandas поддерживает неуникальные значения индекса.Если операция который не поддерживает повторяющиеся значения индекса, исключение будет поднят в то время. Причина лени почти полностью зависит от производительности. (есть много примеров в вычислениях, таких как части GroupBy, где индекс не используется).

Из диктата

Серия

может быть создана из dicts:

 В [7]: d = {"b": 1, "a": 0, "c": 2}

В [8]: pd.Series (d)
Из [8]:
б 1
а 0
с 2
dtype: int64
 

Примечание

Когда данные представляют собой dict, а индекс не передается, индекс Series будут упорядочены согласно порядку размещения dict, если вы используете Python версия> = 3.6 и версия pandas> = 0.23.

Если вы используете Python <3.6 или pandas <0.23, и индекс не передается, индекс Series будет лексически упорядоченным списком ключей dict.

В приведенном выше примере, если вы использовали версию Python ниже 3.6 или pandas версии ниже 0,23, Series будет заказан лексическим порядок клавиш dict (например, ['a', 'b', 'c'] , а не ['b', 'a', 'c'] ).

Если передан индекс, значения в данных, соответствующие меткам в index будет вытащен.

 В [9]: d = {"a": 0.0, "b": 1.0, "c": 2.0}

В [10]: pd.Series (d)
Из [10]:
а 0,0
b 1.0
в 2.0
dtype: float64

В [11]: pd.Series (d, index = ["b", "c", "d", "a"])
Из [11]:
b 1.0
в 2.0
d NaN
а 0,0
dtype: float64
 

Примечание

NaN (не число) — это стандартный маркер отсутствующих данных, используемый в пандах.

От скалярного значения

Если данных является скалярным значением, индекс должен быть при условии. Значение будет повторяться, чтобы соответствовать длине индекса .

 В [12]: pd.Series (5.0, index = ["a", "b", "c", "d", "e"])
Из [12]:
5.0
б 5,0
в 5,0
d 5.0
e 5.0
dtype: float64
 
Серия

похожа на ndarray

Серия действует очень похоже на ndarray и является допустимым аргументом для большинства функций NumPy. Однако такие операции, как нарезка, также будут нарезать индекс.

 В [13]: s [0]
Из [13]: 0.469963

В [14]: s [: 3]
Из [14]:
а 0,469112
б -0,282863
в -1,509059
dtype: float64

В [15]: s [s> s.медиана ()]
Из [15]:
а 0,469112
e 1.212112
dtype: float64

В [16]: s [[4, 3, 1]]
Из [16]:
e 1.212112
д -1,135632
б -0,282863
dtype: float64

В [17]: np.exp (s)
Из [17]:
1,598575
б 0,753623
в 0,221118
г 0,321219
e 3.360575
dtype: float64
 

Как и массив NumPy, серия pandas имеет dtype .

 В [18]: s.dtype
Выход [18]: dtype ('float64')
 

Часто это тип NumPy. Однако панды и сторонние библиотеки расширить систему типов NumPy в нескольких местах, и в этом случае dtype будет быть ExtensionDtype .Некоторые примеры в pandas — это категориальные данные и целочисленный тип данных, допускающий значение NULL. См. Типы для большего.

Если вам нужен фактический массив, поддерживающий Series , используйте Series.array .

 В [19]: s.array
Из [19]:

[0,469963, -0,2828633443286633, -1,50031735124,
 -1.1356323710171934, 1.2121120250208506]
Длина: 5, dtype: float64
 

Доступ к массиву может быть полезен, когда вам нужно выполнить некоторую операцию без index (например, чтобы отключить автоматическое выравнивание).

Series.array всегда будет ExtensionArray . Вкратце, ExtensionArray — это тонкая оболочка вокруг одного или нескольких конкретных массивов , таких как numpy.ndarray . pandas знает, как взять ExtensionArray и сохраните его в Series или в столбце DataFrame . Подробнее см. Dtypes.

В то время как Series похож на ndarray, если вам нужен фактический ndarray, используйте Серия .to_numpy () .

 В [20]: s.to_numpy ()
Out [20]: массив ([0,4691, -0,2829, -1,5091, -1,1356, 1,2121])
 

Даже если серия поддерживается массивом ExtensionArray , Series.to_numpy () вернет NumPy ndarray.

Серия

похожа на диктатор

Серия A похожа на диктатор фиксированного размера, в котором вы можете получать и устанавливать значения по индексу. этикетка:

 В [21]: s ["a"]
Из [21]: 0.469963

В [22]: s ["e"] = 12,0

В [23]: s
Из [23]:
а 0,469112
б -0.282863
в -1,509059
д -1,135632
e 12.000000
dtype: float64

В [24]: "е" в с
Out [24]: Верно

В [25]: "f" в с
Out [25]: ложь
 

Если метка не содержится, возникает исключение:

Используя метод get , отсутствующая метка вернет None или указанное значение по умолчанию:

 В [26]: s.get ("f")

В [27]: s.get ("f", np.nan)
Out [27]: нан
 

См. Также раздел о доступе по атрибутам.

Векторизация операций и выравнивание этикеток с помощью серии

При работе с необработанными массивами NumPy цикл по значению обычно не обязательно.То же самое и при работе с сериями в пандах. Series также можно передать в большинство методов NumPy, ожидающих ndarray.

 В [28]: с + с
Из [28]:
0,938225
б -0,565727
с -3.018117
г -2,271265
e 24.000000
dtype: float64

В [29]: s * 2
Из [29]:
0,938225
б -0,565727
с -3.018117
г -2,271265
e 24.000000
dtype: float64

В [30]: np.exp (s)
Из [30]:
1,598575
б 0,753623
в 0,221118
г 0,321219
e 162754.7
dtype: float64
 

Ключевое различие между Series и ndarray заключается в том, что операции между Series автоматически выравнивать данные по этикетке.Таким образом, вы можете писать вычисления без учета того, имеют ли участвующие Серии такие же этикетки.

 В [31]: s [1:] + s [: - 1]
Из [31]:
NaN
б -0,565727
с -3.018117
г -2,271265
e NaN
dtype: float64
 

Результат операции между невыровненными Сериями будет иметь объединение из задействованные индексы. Если этикетка не найдена ни в одной серии, ни в другой, результат будет отмечен как отсутствующий NaN . Возможность писать код, не делая любое явное согласование данных предоставляет огромную свободу и гибкость в интерактивный анализ данных и исследования.Встроенные функции выравнивания данных структур данных pandas отличает pandas от большинства связанных инструменты для работы с помеченными данными.

Примечание

В общем, мы выбрали результат по умолчанию для операций между объекты с различным индексом дают объединение индексов, чтобы избежать потери информации. Имея метку индекса, хотя данные отсутствует, как правило, это важная информация как часть вычислений. Ты конечно, есть возможность отбрасывать метки с недостающими данными через dropna функция.

Атрибут имени

Серия

также может иметь имя атрибут:

 В [32]: s = pd.Series (np.random.randn (5), name = "something")

В [33]: s
Из [33]:
0 -0,494929
1 1.071804
2 0,721555
3 -0,706771
4 -1,039575
Имя: something, dtype: float64

В [34]: s.name
Out [34]: 'что-то'
 

Серии имя будет присвоено автоматически во многих случаях, в частности при получении одномерных срезов DataFrame, как вы увидите ниже.

Вы можете переименовать серию с пандами.Метод Series.rename () .

 В [35]: s2 = s.rename ("другой")

В [36]: s2.name
Out [36]: 'разный'
 

Обратите внимание, что s и s2 относятся к разным объектам.

DataFrame

DataFrame — это двумерная помеченная структура данных со столбцами потенциально разные типы. Вы можете думать об этом как о электронной таблице или SQL table или dict объектов Series. Обычно это наиболее часто используемый объект панды. Как и Series, DataFrame принимает множество различных типов ввода:

  • Dict из 1D ndarrays, списков, dicts или Series

  • 2-мерный номер.ndarray

  • Структурированный или записанный ndarray

  • A Серия

  • Другой DataFrame

Наряду с данными вы можете дополнительно передать индекс (метки строк) и столбцов (подписи столбцов) аргументов. Если вы передадите индекс и / или столбцы, вы гарантируете индекс и / или столбцы результирующего DataFrame. Таким образом, определение Series плюс определенный индекс отбросит все данные. не соответствует переданному индексу.

Если метки осей не переданы, они будут построены из входных данных. основанный на правилах здравого смысла.

Примечание

Когда данные представляют собой dict, а столбца не указаны, DataFrame столбцы будут отсортированы в соответствии с порядком размещения словаря, если вы используете Версия Python> = 3.6 и pandas> = 0.23.

Если вы используете Python <3.6 или pandas <0.23, а столбца не указано, столбцы DataFrame будут лексически упорядоченным списком dict ключи.

Из серии или из постановления

Результирующий индекс будет объединением индексов различных Ряд. Если есть какие-либо вложенные словари, они сначала будут преобразованы в Ряд. Если столбцы не переданы, столбцы будут упорядоченным списком dict ключи.

 В [37]: d = {
   ....: "one": pd.Series ([1.0, 2.0, 3.0], index = ["a", "b", "c"]),
   ....: "two": pd.Series ([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], index = ["a", "b", "c", "d"]),
   ....:}
   ....:

В [38]: df = pd.DataFrame (d)

В [39]: df
Из [39]:
   один два
а 1.0 1.0
б 2,0 2,0
в 3,0 3,0
г NaN 4.0

В [40]: pd.DataFrame (d, index = ["d", "b", "a"])
Из [40]:
   один два
г NaN 4.0
б 2,0 2,0
а 1.0 1.0

В [41]: pd.DataFrame (d, index = ["d", "b", "a"], columns = ["two", "three"])
Из [41]:
   два три
d 4,0 NaN
б 2.0 NaN
1.0 NaN
 

К меткам строк и столбцов можно получить доступ соответственно путем доступа к индекс и столбцов атрибутов:

Примечание

Когда конкретный набор столбцов передается вместе с данными, переданные столбцы переопределяют ключи в dict.

 В [42]: df.index
Out [42]: индекс (['a', 'b', 'c', 'd'], dtype = 'object')

В [43]: df.columns
Out [43]: Index (['one', 'two'], dtype = 'object').
 

Из dict of ndarrays / списки

Все ndarrays должны быть одинаковой длины. Если индекс передан, он должен очевидно, что они должны быть той же длины, что и массивы. Если индекс не передан, результатом будет range (n) , где n — длина массива.

 В [44]: d = {"один": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], "два": [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]}

В [45]: pd.DataFrame (d)
Из [45]:
   один два
0 1,0 4,0
1 2,0 3,0
2 3,0 2,0
3 4,0 1,0

В [46]: pd.DataFrame (d, index = ["a", "b", "c", "d"])
Из [46]:
   один два
а 1.0 4.0
б 2,0 3,0
в 3,0 2,0
г 4,0 1,0
 

Из структурированного или записанного массива

Этот случай обрабатывается так же, как и массивы.

 В [47]: data = np.zeros ((2,), dtype = [(«A», «i4»), («B», «f4»), («C», «a10»)] )

В [48]: data [:] = [(1, 2.0, «Привет»), (2, 3.0, «Мир»)]

В [49]: pd.DataFrame (данные)
Из [49]:
   А Б В
0 1 2.0 b'Hello '
1 2 3.0 b'World '

В [50]: pd.DataFrame (data, index = ["first", "second"])
Из [50]:
        А Б В
первый 1 2,0 b'Hello '
второй 2 3.0 b'World '

В [51]: pd.DataFrame (data, columns = ["C", "A", "B"])
Из [51]:
          ТАКСИ
0 b'Hello '1 2,0
1 b'World '2 3,0
 

Примечание

DataFrame не предназначен для работы точно так же, как 2-мерный NumPy. ndarray.

Из списка диктатуры

 В [52]: data2 = [{"a": 1, "b": 2}, {"a": 5, "b": 10, "c": 20}]

В [53]: pd.DataFrame (данные2)
Из [53]:
   а б в
0 1 2 NaN
1 5 10 20,0

В [54]: pd.DataFrame (data2, index = ["первый", "второй"])
Из [54]:
        а б в
первая 1 2 NaN
второй 5 10 20,0

В [55]: pd.DataFrame (data2, columns = ["a", "b"])
Из [55]:
   а б
0 1 2
1 5 10
 

Из набора кортежей

Вы можете автоматически создать мультииндексированный фрейм, передавая кортежи Словарь.

 В [56]: pd.DataFrame (
   ....: {
   ....: ("a", "b"): {("A", "B"): 1, ("A", "C"): 2},
   ....: ("a", "a"): {("A", "C"): 3, ("A", "B"): 4},
   ....: ("a", "c"): {("A", "B"): 5, ("A", "C"): 6},
   ....: ("b", "a"): {("A", "C"): 7, ("A", "B"): 8},
   ....: ("b", "b"): {("A", "D"): 9, ("A", "B"): 10},
   ....:}
   ....:)
   ....:
Из [56]:
       а б
       б а в а б
А Б 1,0 4,0 5,0 8,0 10,0
  С 2,0 3,0 6,0 7,0 NaN
  D NaN NaN NaN NaN 9,0
 

из серии

Результатом будет DataFrame с тем же индексом, что и у входной серии, и с одним столбцом, имя которого является исходным именем Серии (только если нет других предоставлено имя столбца).

Из списка именованных кортежей

Имена полей первых именованных кортежей в списке определяют столбцы из DataFrame . Остальные именованные кортежи (или кортежи) просто распаковываются. и их значения вводятся в строки DataFrame . Если любой из этих кортежей короче первых , именованных кортежей , чем последующие столбцы в соответствующие строки помечаются как пропущенные значения. Если они длиннее, чем первые namedtuple , возникает ValueError .

 В [57]: from collection import namedtuple

В [58]: Point = namedtuple ("Point", "x y")

В [59]: pd.DataFrame ([Point (0, 0), Point (0, 3), (2, 3)])
Из [59]:
   х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3

В [60]: Point3D = namedtuple ("Point3D", "x y z")

В [61]: pd.DataFrame ([Point3D (0, 0, 0), Point3D (0, 3, 5), Point (2, 3)])
Из [61]:
   x y z
0 0 0 0,0
1 0 3 5,0
2 2 3 NaN
 

Из списка классов данных

классов данных, представленных в PEP557, можно передать в конструктор DataFrame.Передача списка классов данных эквивалентна передаче списка словарей.

Имейте в виду, что все значения в списке должны быть классами данных, смешивая типы в списке приведут к ошибке TypeError.

 В [62]: from dataclasses import make_dataclass

В [63]: Point = make_dataclass ("Point", [("x", int), ("y", int)])

В [64]: pd.DataFrame ([Point (0, 0), Point (0, 3), Point (2, 3)])
Из [64]:
   х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3
 

Отсутствующие данные

Гораздо больше будет сказано по этой теме в «Отсутствующие данные». раздел.Чтобы построить DataFrame с отсутствующими данными, мы используем np.nan для представляют пропущенные значения. В качестве альтернативы вы можете передать numpy.MaskedArray в качестве аргумента данных для конструктора DataFrame, а его замаскированные записи будут считаться пропавшим без вести.

Альтернативные конструкторы

DataFrame.from_dict

DataFrame.from_dict принимает dict из dict или dict из последовательностей, подобных массиву и возвращает DataFrame. Он работает как конструктор DataFrame , за исключением для параметра orient , который по умолчанию равен 'columns' , но который может быть установите 'index' , чтобы использовать ключи dict в качестве меток строк.

 В [65]: pd.DataFrame.from_dict (dict ([(«A», [1, 2, 3]), («B», [4, 5, 6])]))
Из [65]:
   А Б
0 1 4
1 2 5
2 3 6
 

Если вы передадите orient = 'index , ключи будут метками строк. В этом случае вы также можете передать желаемые имена столбцов:

 В [66]: pd.DataFrame.from_dict (
   ....: dict ([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]),
   ....: orient = "index",
   ....: columns = ["один", "два", "три"],
   ....:)
   ....:
Из [66]:
   раз два три
А 1 2 3
В 4 5 6
 

DataFrame.from_records

DataFrame.from_records принимает список кортежей или ndarray со структурированными dtype. Он работает аналогично обычному конструктору DataFrame , за исключением того, что результирующий индекс DataFrame может быть конкретным полем структурированной dtype. Например:

 В [67]: данные
Из [67]:
array ([(1, 2., b'Hello '), (2, 3., b'World')],
      dtype = [('A', '

  

Выбор, добавление, удаление столбца

Вы можете обрабатывать DataFrame семантически как диктатор схожих индексированных серий. объекты. Получение, установка и удаление столбцов работает с тем же синтаксисом, что и аналогичные операции dict:

 В [69]: df ["один"]
Из [69]:
а 1.0
b 2.0
в 3,0
d NaN
Имя: one, dtype: float64

В [70]: df ["три"] = df ["один"] * df ["два"]

В [71]: df ["flag"] = df ["one"]> 2

В [72]: df
Из [72]:
   один, два, три флага
а 1.0 1.0 1.0 Ложь
b 2.0 2.0 4.0 Неверно
в 3,0 3,0 9,0 Верно
d NaN 4.0 NaN Ложь
 

Столбцы можно удалять или выскакивать, как с помощью dict:

 В [73]: del df ["два"]

В [74]: three = df.pop ("три")

В [75]: df
Из [75]:
   один флаг
а 1.0 неверно
b 2.0 Неверно
c 3,0 Верно
d NaN Ложь
 

При вставке скалярного значения оно естественным образом распространяется на заполнение столбец:

 В [76]: df ["foo"] = "bar"

В [77]: df
Из [77]:
   один флаг foo
а 1.0 Ложная полоса
b 2.0 Ложная полоса
c 3,0 истинный бар
d NaN Ложная полоса
 

При вставке серии, у которой нет того же индекса, что и у DataFrame, она будет соответствовать индексу DataFrame:

 В [78]: df ["one_trunc"] = df ["one"] [: 2]

В [79]: df
Из [79]:
   один флаг foo one_trunc
a 1.0 Ложная полоса 1.0
b 2,0 Ложная полоса 2,0
c 3.0 Истинный бар NaN
d NaN Ложная полоса NaN
 

Вы можете вставлять необработанные ndarrays, но их длина должна соответствовать длине Индекс DataFrame.

По умолчанию столбцы вставляются в конце. Функция insert : доступно для вставки в определенном месте в столбцы:

 В [80]: df.insert (1, «бар», df [«один»])

В [81]: df
Из [81]:
   флаг одной полосы foo one_trunc
а 1,0 1,0 Ложная полоса 1,0
b 2,0 2,0 Ложная полоса 2,0
c 3,0 3,0 Истинный бар NaN
d NaN NaN Ложный столбец NaN
 

Назначение новых столбцов в цепочках методов

В духе dplyr’s mutate глагол, DataFrame имеет assign () метод, который позволяет легко создавать новые столбцы, которые потенциально получено из существующих столбцов.

 В [82]: iris = pd.read_csv ("data / iris.data")

В [83]: iris.head ()
Из [83]:
   Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса

В [84]: iris.assign (sepal_ratio = iris ["SepalWidth"] / iris ["SepalLength"]).голова()
Из [84]:
   Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса 0,680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,720000
 

В приведенном выше примере мы вставили предварительно вычисленное значение.Мы также можем пройти функция одного аргумента, который должен быть оценен для назначенного DataFrame.

 В [85]: iris.assign (sepal_ratio = lambda x: (x ["SepalWidth"] / x ["SepalLength"])). Head ()
Из [85]:
   Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса 0.680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,720000
 

присвоить всегда возвращает копию данных, оставляя оригинал DataFrame нетронутый.

Передача вызываемого объекта вместо вставляемого фактического значения - это полезно, когда под рукой нет ссылки на DataFrame. Это обычно при использовании назначают в цепочке операций.Например, мы можем ограничить DataFrame только этими наблюдениями с помощью Sepal Length больше 5, рассчитайте соотношение и нанесите на график:

 В [86]: (
   ....: iris.query ("SepalLength> 5")
   ....:     .назначать(
   ....: SepalRatio = лямбда x: x.SepalWidth / x.SepalLength,
   ....: PetalRatio = лямбда x: x.PetalWidth / x.PetalLength,
   ....:)
   ....: .plot (kind = "scatter", x = "SepalRatio", y = "PetalRatio")
   ....:)
   ....:
Out [86]: 
 

Поскольку функция передается, функция вычисляется в DataFrame. назначается.Важно отметить, что это отфильтрованный DataFrame. к строкам с длиной чашелистника больше 5. Сначала выполняется фильтрация, а затем расчеты соотношения. Это пример, когда мы не иметь ссылку на отфильтрованный DataFrame.

Сигнатура функции для assign - это просто ** kwargs . Ключи - имена столбцов для новых полей, а значения являются либо значением для вставки (например, массив Series или NumPy) или функция одного аргумента, который будет вызываться в DataFrame . копия оригинала DataFrame возвращается со вставленными новыми значениями.

Начиная с Python 3.6 сохраняется порядок ** kwargs . Это позволяет для зависимого присвоения , где выражение позже в ** kwargs может ссылаться в столбец, созданный ранее в том же assign () .

 В [87]: dfa = pd.DataFrame ({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

В [88]: dfa.assign (C = лямбда x: x ["A"] + x ["B"], D = лямбда x: x ["A"] + x ["C"])
Из [88]:
   А Б В Г
0 1 4 5 6
1 2 5 7 9
2 3 6 9 12
 

Во втором выражении x ['C'] будет относиться к вновь созданному столбцу, это равно dfa ['A'] + dfa ['B'] .

Индексирование / выбор

Основы индексации следующие:

Эксплуатация

Синтаксис

Результат

Выбрать столбец

df [столбец]

Серия

Выбрать строку по метке

df.loc [этикетка]

Серия

Выбрать строку по целочисленному положению

df.iloc [loc]

Серия

Ряды нарезки

df [5:10]

DataFrame

Выбрать строки логическим вектором

df [bool_vec]

DataFrame

Выбор строки, например, возвращает серию, индекс которой является столбцами DataFrame:

 В [89]: df.loc ["b"]
Из [89]:
один 2.0
бар 2,0
flag False
foo bar
one_trunc 2.0
Имя: b, dtype: объект

В [90]: df.iloc [2]
Из [90]:
один 3,0
бар 3,0
флаг True
foo bar
one_trunc NaN
Имя: c, dtype: объект
 

Для более исчерпывающего описания сложной индексации на основе меток и нарезки, см. раздел об индексировании. Мы обратимся к основы переиндексации / соответствия новым наборам этикеток в раздел о переиндексации.

Выравнивание данных и арифметика

Выравнивание данных между объектами DataFrame автоматически выравнивается на как на столбцы и индекс (метки строк) . Опять же, получившийся объект будет иметь объединение меток столбца и строки.

 В [91]: df = pd.DataFrame (np.random.randn (10, 4), columns = ["A", "B", "C", "D"])

В [92]: df2 = pd.DataFrame (np.random.randn (7, 3), columns = ["A", "B", "C"])

В [93]: df + df2
Из [93]:
          А Б В Г
0 0.045691 -0,014138 1,380871 NaN
1 -0,955398 -1,501007 0,037181 NaN
2 -0,662690 1,534833 -0,859691 NaN
3 -2,452949 1,237274 -0,133712 NaN
4 1,414490 1,951676 -2,320422 NaN
5 -0,494922 -1,649727 -1,084601 NaN
6 -1,047551 -0,748572 -0,805479 NaN
7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN
 

При выполнении операции между DataFrame и Series поведение по умолчанию для выравнивания индекса Series по столбцам DataFrame , таким образом передавая по строкам.Например:

 В [94]: df - df.iloc [0]
Из [94]:
          А Б В Г
0 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000
1 -1,359261 -0,248717 -0,453372 -1,754659
2 0,253128 0,829678 0,010026 -1,9
3 -1,311128 0,054325 -1,724913 -1,620544
4 0,573025 1,500742 -0,676070 1,367331
5 -1,741248 0,781993 -1,241620 -2,053136
6 -1,240774 -0,869551 -0,153282 0,000430
7 -0,743894 0,411013 -0,929563 -0,282386
8 -1,194921 1,320690 0,238224 -1,482644
9 2,293786 1,856228 0.773289 -1,446531
 

Для явного управления соответствием и поведением широковещательной передачи см. раздел о гибких бинарных операциях.

Операции со скалярами такие же, как и следовало ожидать:

 В [95]: df * 5 + 2
Из [95]:
           А Б В Г
0 3,359299 -0,124862 4,835102 3,381160
1 -3,437003 -1,368449 2,568242 -5,3
2 4,624938 4,023526 4,885230 -6,575010
3 -3,196342 0,146766 -3,789461 -4,721559
4 6,224426 7,378849 1.454750 10,217815
5 -5,346940 3,785103 -1,373001 -6,884519
6 -2,844569 -4,472618 4,068691 3,383309
7 -0,360173 1,930201 0,187285 1,969232
8 -2,615303 6,478587 6,026220 -4,032059
9 14,828230 9,156280 8,701544 -3,851494

В [96]: 1 / df
Из [96]:
          А Б В Г
0 3,678365 -2,353094 1,763605 3,620145
1 -0,4 -1,484363 8,799067 -0,676395
2 1,7 2,470934 1,732964 -0,583090
3 -0,962215 -2,697986 -0,863638 -0,743875
4 1.183593 0.929567 -9.170108 0.608434
5 -0,680555 2,800959 -1,482360 -0,562777
6 -1,032084 -0,772485 2,416988 3,614523
7 -2,118489 -71,634509 -2,758294 -162,507295
8 -1,083352 1,116424 1,241860 -0,828904
9 0,389765 0,698687 0,746097 -0,854483

В [97]: df ** 4
Из [97]:
           А Б В Г
0 0,005462 3,261689e-02 0,103370 5,822320e-03
1 1.398165 2.059869e-01 0.000167 4.777482e + 00
2 0,075962 2,682596e-02 0,110877 8,650845e + 00
3 1.166571 1.887302e-02 1.797515 3.265879e + 00
4 0.509555 1.339298e + 00 0.000141 7.297019e + 00
5 4.661717 1.624699e-02 0.207103 9.969092e + 00
6 0,881334 2,808277e + 00 0,029302 5,858632e-03
7 0,049647 3,797614e-08 0,017276 1,433866e-09
8 0,725974 6,437005e-01 0,420446 2,118275e + 00
9 43.329821 4.196326e + 00 3.227153 1.875802e + 00
 
Также работают

логических операторов:

 В [98]: df1 = pd.DataFrame ({"a": [1, 0, 1], "b": [0, 1, 1]}, dtype = bool)

В [99]: df2 = pd.DataFrame ({"a": [0, 1, 1], "b": [1, 1, 0]}, dtype = bool)

В [100]: df1 & df2
Из [100]:
       а б
0 Ложно Ложно
1 Неверно Верно
2 Верно Неверно

В [101]: df1 | df2
Из [101]:
      а б
0 Правда Правда
1 верно верно
2 Правда Правда

В [102]: df1 ^ df2
Из [102]:
       а б
0 Правда Правда
1 Верно Неверно
2 Неверно Верно

В [103]: -df1
Из [103]:
       а б
0 Ложно Верно
1 Верно Неверно
2 Ложь Ложь
 

Транспонирование

Для транспонирования обратитесь к атрибуту T (также к функции транспонирования ), похож на ndarray:

 # показывать только первые 5 строк
В [104]: df [: 5].Т
Из [104]:
          0 1 2 3 4
А 0,271860 -1,087401 0,524988 -1,039268 0,844885
В -0,424972 -0,673690 0,404705 -0,370647 1,075770
С 0,567020 0,113648 0,577046 -1,157892 -0,109050
Д 0,276232 -1,478427 -1,715002 -1,344312 1,643563
 

Взаимодействие DataFrame с функциями NumPy

Elementwise NumPy ufuncs (log, exp, sqrt,…) и различные другие функции NumPy можно без проблем использовать в Series и DataFrame, предполагая, что данные в числовые:

 В [105]: нп.ехр (df)
Из [105]:
           А Б В Г
0 1,312403 0,653788 1,763006 1,318154
1 0,337092 0,509824 1,120358 0,227996
2 1,6

1,498861 1,780770 0,179963 3 0,353713 0,6

 0,314148 0,260719
4 2,327710 2,932249 0,896686 5,173571
5 0,230066 1,429065 0,509360 0,169161
6 0,379495 0,274028 1,512461 1,318720
7 0,623732 0,986137 0,695904 0,993865
8 0,397301 2,449092 2,237242 0,299269
9 13,009059 4,183951 3,820223 0,310274

В [106]: нп.asarray (df)
Из [106]:
массив ([[0,2719, -0,425, 0,567, 0,2762],
       [-1,0874, -0,6737, 0,1136, -1,4784],
       [0,525, 0,4047, 0,577, -1,715],
       [-1,0393, -0,3706, -1,1579, -1,3443],
       [0,8449, 1,0758, -0,109, 1,6436],
       [-1,4694, 0,357, -0,6746, -1,7769],
       [-0,9689, -1,2945, 0,4137, 0,2767],
       [-0,472, -0,014, -0,3625, -0,0062],
       [-0,9231, 0,8957, 0,8052, -1,2064],
       [2.5656, 1.4313, 1.3403, -1.1703]])
 

DataFrame не предназначен для замены ndarray, поскольку его семантика индексации и модель данных местами сильно отличаются от n-мерной множество.

Серия реализует __array_ufunc__ , что позволяет ему работать с NumPy. универсальные функции.

ufunc применяется к базовому массиву в серии.

 В [107]: ser = pd.Series ([1, 2, 3, 4])

В [108]: np.exp (ser)
Из [108]:
0 2,718282
1 7,389056
2 20.085537
3 54,598150
dtype: float64
 

Изменено в версии 0.25.0: Когда несколько Series передаются в ufunc, они выравниваются перед выполнение операции.

Как и другие части библиотеки, pandas автоматически выравнивает помеченные входы как часть ufunc с несколькими входами. Например, используя numpy.remainder () на двух Series с разным расположением этикеток будут совмещены перед операцией.

 В [109]: ser1 = pd.Series ([1, 2, 3], index = ["a", "b", "c"])

В [110]: ser2 = pd.Series ([1, 3, 5], index = ["b", "a", "c"])

В [111]: ser1
Из [111]:
а 1
Би 2
c 3
dtype: int64

В [112]: ser2
Из [112]:
б 1
а 3
в 5
dtype: int64

В [113]: нп.остаток (ser1, ser2)
Из [113]:
а 1
б 0
c 3
dtype: int64
 

Как обычно, берется объединение двух индексов и заполняются неперекрывающиеся значения. с пропущенными значениями.

 В [114]: ser3 = pd.Series ([2, 4, 6], index = ["b", "c", "d"])

В [115]: ser3
Из [115]:
Би 2
c 4
d 6
dtype: int64

В [116]: np.remainder (ser1, ser3)
Из [116]:
NaN
б 0,0
в 3,0
d NaN
dtype: float64
 

Когда двоичный ufunc применяется к Series и Index , Series реализация имеет приоритет, и возвращается серия.

 В [117]: ser = pd.Series ([1, 2, 3])

В [118]: idx = pd.Index ([4, 5, 6])

В [119]: np.maximum (ser, idx)
Из [119]:
0 4
1 5
2 6
dtype: int64
 
Ufuncs

NumPy можно безопасно применять к Series , поддерживаемым массивами, отличными от ndarray, например массивов. SparseArray (см. Разреженное вычисление). Если возможно, ufunc применяется без преобразования базовых данных в ndarray.

Консольный дисплей

Очень большие кадры данных будут усечены, чтобы отобразить их в консоли.Вы также можете получить сводку, используя info () . (Здесь я читаю CSV-версию набора данных baseball из plyr Пакет R):

 В [120]: baseball = pd.read_csv ("data / baseball.csv")

В [121]: печать (бейсбол)
       id игрок год срок пребывания в команде lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ibb hbp sh sf gidp
0 88641 womacto01 2006 2 CHN NL 19 50 6 14 1 0 1 2,0 1,0 1,0 4 4,0 0,0 0,0 3.0 0,0 0,0
1 88643 schilcu01 2006 1 BOS AL 31 2 0 1 0 0 0 0,0 0,0 0,0 0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
.. ... ... ... ... ... .. .. ... .. ... ... ... .. ... ... ... .. .. . ... ... ... ... ...
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87328 51112 19 1 13 49,0 3,0 0,0 27 30,0 5,0 2,0 0,0 3,0 13,0
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0 0 0,0 0,0 0,0 0 3,0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0

[100 строк x 23 столбца]

В [122]: baseball.info ()
<класс 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 записей, от 0 до 99
Столбцы данных (всего 23 столбца):
 # Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
 0 id 100 ненулевое значение int64
 1 игрок 100 ненулевых объектов
 2 года 100 ненулевой int64
 3 отрезка 100 ненулевых int64
 4 команда 100 ненулевой объект
 5 lg 100 ненулевой объект
 6 г 100 ненулевых int64
 7 ab 100 ненулевое значение int64
 8 r 100 ненулевое значение int64
 9 ч 100 ненулевое int64
 10 X2b 100 ненулевое значение int64
 11 X3b 100 ненулевое значение int64
 12 часов 100 ненулевых int64
 13 rbi 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
 14 сбн 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
 15 cs 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
 16 bb 100 ненулевое значение int64
 17 так 100 ненулевое число с плавающей запятой 64
 18 ibb 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
 19 фунтов 100 ненулевое значение с плавающей запятой64
 20 sh 100 ненулевое число с плавающей запятой 64
 21 sf 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
 22 gidp 100 ненулевое значение float64
dtypes: float64 (9), int64 (11), объект (3)
использование памяти: 18.1+ КБ
 

Однако использование to_string вернет строковое представление DataFrame в табличной форме, хотя он не всегда умещается в ширину консоли:

 В [123]: print (baseball.iloc [-20 :,: 12] .to_string ())
       id игрок год срок пребывания в команде lg g ab r h X2b X3b
80 89474 finlest01 2007 1 COL NL 43 94 9 17 3 0
81 89480 embreal01 2007 1 ДУБ АЛ 4 0 0 0 0 0
82 89481 edmonji01 2007 1 SLN NL 117 365 39 92 15 2
83 89482 easleda01 2007 1 NYN NL 76193 24 54 6 0
84 89489 delgaca01 2007 1 NYN NL 139 538 71 139 30 0
85 89493 cormirh01 2007 1 CIN NL 6 0 0 0 0 0
86 89494 coninje01 2007 2 NYN NL 21 41 2 8 2 0
87 89495 coninje01 2007 1 CIN NL 80 215 23 57 11 1
88 89497 clemero02 2007 1 NYA AL 2 2 0 1 0 0
89 89498 Claytro01 2007 2 BOS AL 8 6 1 0 0 0
90 89499 Claytro01 2007 1 ТОР АЛ 69 189 23 48 14 0
91 89501 cirilje01 2007 2 ARI NL 28 40 6 8 4 0
92 89502 cirilje01 2007 1 MIN AL 50153 18 40 9 2
93 89521 bondba01 2007 1 SFN NL 126 340 75 94 14 0
94 89523 biggicr01 2007 1 HOU NL 141517 68130 31 3
95 89525 benitar01 2007 2 FLO NL 34 0 0 0 0 0
96 89526 benitar01 2007 1 SFN NL 19 0 0 0 0 0
97 89530 ausmubr01 2007 1 HOU NL 117 349 38 82 16 3
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87328 51 112 19 1
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0
 

Wide DataFrames будут напечатаны в нескольких строках по умолчанию:

 В [124]: pd.DataFrame (np.random.randn (3, 12))
Из [124]:
         0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -1,226825 0,769804 -1,281247 -0,727707 -0,121306 -0,097883 0,695775 0,341734 0,959726 -1,110336 -0,619976 0,149748
1 -0,732339 0,687738 0,176444 0,403310 -0,154951 0,301624 -2,179861 -1,369849 -0,954208 1,462696 -1,743161 -0,826591
2 -0,345352 1,314232 0,6

0,995761 2,396780 0,014871 3,357427 -0,317441 -1,236269 0.896171 -0,487602 -0,082240

Вы можете изменить объем печати в одной строке, установив display.width вариант:

 В [125]: pd.set_option ("display.width", 40) # по умолчанию 80

В [126]: pd.DataFrame (np.random.randn (3, 12))
Из [126]:
         0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -2,182937 0,380396 0,084844 0,432390 1,519970 -0,493662 0,600178 0,274230 0,132885 -0,023688 2.410179 1,450520
1 0,206053 -0,251905-2,213588 1,063327 1,266143 0,299368 -0,863838 0,408204 -1,048089 -0,025747 -0,988387 0,094055
2 1,262731 1,289997 0,082423 -0,055758 0,536580 -0,489682 0,369374 -0,034571 -2,484478 -0,281461 0,030711 0,109121
 

Вы можете настроить максимальную ширину отдельных столбцов, установив display.max_colwidth

 В [127]: datafile = {
   .....: "имя_файла": ["имя_файла_01", "имя_файла_02"],
   .....:     "дорожка": [
   .....: "медиа / имя_пользователя / хранилище / папка_01 / имя_файла_01",
   .....: "медиа / имя_пользователя / хранилище / папка_02 / имя_файла_02",
   .....:],
   .....:}
   .....:

В [128]: pd.set_option ("display.max_colwidth", 30)

В [129]: pd.DataFrame (файл данных)
Из [129]:
      путь к файлу
0 имя_файла_01 носитель / имя_пользователя / хранилище / fo ...
1 имя_файла_02 носитель / имя_пользователя / хранилище / fo ...

В [130]: pd.set_option ("display.max_colwidth", 100)

В [131]: pd.DataFrame (файл данных)
Из [131]:
      путь к файлу
0 имя_файла_01 носитель / имя_пользователя / хранилище / папка_01 / имя_файла_01
1 имя_файла_02 носитель / имя_пользователя / хранилище / папка_02 / имя_файла_02
 

Вы также можете отключить эту функцию с помощью параметра expand_frame_repr .Это распечатает таблицу одним блоком.

Доступ к атрибуту столбца DataFrame и завершение IPython

Если метка столбца DataFrame является допустимым именем переменной Python, столбец может быть доступен как атрибут:

 В [132]: df = pd.DataFrame ({"foo1": np.random.randn (5), "foo2": np.random.randn (5)})

В [133]: df
Из [133]:
       foo1 foo2
0 1,126203 0,781836
1 -0,977349 -1,071357
2 1,474071 0,441153
3 -0,064034 2,353925
4 -1,282782 0,583787

В [134]: df.foo1
Из [134]:
0 1,126203
1 -0,977349
2 1.474071
3 -0,064034
4 -1,282782
Имя: foo1, dtype: float64
 

Столбцы также подключены к IPython механизм завершения, чтобы они могли быть заполнены табуляцией:

 В [5]: df.foo  # noqa: E225, E999
df.foo1 df.foo2
 

Python List index () с примером

Список - это контейнер, в котором в упорядоченной последовательности хранятся элементы данных различных типов (целые числа, числа с плавающей запятой, логические значения, строки и т. Д.). Это важная структура данных, встроенная в Python.Данные записываются в квадратных скобках ([]), а значения разделяются запятой (,).

Элементы внутри списка индексируются, первый элемент начинается с индекса 0. Вы можете вносить изменения в созданный список, добавляя новые элементы или обновляя, удаляя существующие. Он также может иметь повторяющиеся элементы и вложенный список.

В списке доступно множество методов, и наиболее важный из них - index ().

В этом руководстве вы узнаете:

Индекс списка Python ()

Метод list index () помогает найти первый наименьший индекс данного элемента.Если в списке есть повторяющиеся элементы, возвращается первый индекс элемента. Это самый простой и понятный способ получить индекс.

Помимо встроенного метода списка index (), вы также можете использовать другие способы получения индекса, например, просмотр списка, использование списков, enumerate (), методов фильтрации.

Метод списка index () возвращает первый наименьший индекс данного элемента.

Синтаксис

 list.index (элемент, начало, конец) 

Параметры

Параметры Описание
элемент Элемент, который вы хотите получить индекс.
начало Этот параметр не является обязательным. Вы можете определить start: index для поиска элемента. Если не указан, значение по умолчанию - 0.
конец Этот параметр не является обязательным. Вы можете указать конечный индекс для элемента для поиска. Если не указан, то считается до конца списка.

Возвращаемое значение

Метод списка index () возвращает индекс заданного элемента. Если элемент отсутствует в списке, метод index () выдаст ошибку, например, ValueError: «Element» отсутствует в списке.

Пример: найти индекс данного элемента.

В списке my_list = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’] мы хотели бы узнать индекс для элементов C и F.

Пример ниже показывает, как получить индекс.

 my_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
print ("Индекс элемента C равен", my_list.index ('C'))
print ("Индекс элемента F равен", my_list.index ('F')) 

Выход:

 Индекс элемента C равен 2
Индекс элемента F - 5 

Пример: использование начала и конца в index ()

В этом примере мы попытаемся ограничить поиск индекса в списке, используя начальный и конечный индексы.

 my_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
print ("Индекс элемента C равен", my_list.index ('C', 1, 5))
print ("Индекс элемента F равен", my_list.index ('F', 3, 7))
# используя только начальный индекс
print ("Индекс элемента D равен", my_list.index ('D', 1)) 

Выход:

 Индекс элемента C равен 2
Индекс элемента F равен 5.
Индекс элемента D - 3 

Пример: протестировать метод index () с отсутствующим элементом.

При попытке поиска индекса в списке для элемента, которого нет, вы получите сообщение об ошибке, как показано ниже:

 my_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
print ("Индекс элемента C равен", my_list.index ('Z')) 

Выход:

 Traceback (последний звонок последний):
Файл "display.py", строка 3, в 
print ("Индекс элемента C равен", my_list.index ('Z'))
ValueError: 'Z' отсутствует в списке 

Использование цикла for для получения индекса элемента в списке

Со списком.index (), мы видели, что он дает индекс элемента, который передается в качестве аргумента.

Теперь рассмотрим список как: my_list = [«Гуру», «Сия», «Тия», «Гуру», «Дакш», «Рия», «Гуру»]. Имя «Гуру» присутствует в указателе 3 раза, и я хочу, чтобы все указатели были с именем «Гуру».

Используя цикл for, мы сможем получить несколько индексов, как показано в примере ниже.

 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
all_indexes = []
для i в диапазоне (0, len (my_list)):
    если my_list [i] == 'Гуру':
        all_indexes.добавить (я)
print ("Originallist", my_list)
print ("Индексы для элемента Guru:", all_indexes) 

Выход:

 Оригиналист ['Гуру', 'Сия', 'Тия', 'Гуру', 'Дакша', 'Рия', 'Гуру']
Индексы для элемента Guru: [0, 3, 6] 

Использование цикла while и list.index ()

Использование цикла while будет проходить по списку, чтобы получить все индексы данного элемента.

В списке: my_list = [«Guru», «Siya», «Tiya», «Guru», «Daksh», «Riya», «Guru»] нам нужны все индексы элемента «Guru».

Ниже приведен пример, показывающий, как получить все индексы с помощью цикла while

.
 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
результат = []
elementindex = -1
в то время как True:
    пытаться:
        elementindex = my_list.index ('Гуру', elementindex + 1)
        result.append (elementindex)
    кроме ValueError:
        ломать
print ("OriginalList is", my_list)
print ("Индекс элемента Guru равен", результат) 

Выход:

 OriginalList: ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru'].
Индекс элемента Guru равен [0, 3, 6] 
.

Использование понимания списка для получения индекса элемента в списке

Чтобы получить все индексы, быстрый и простой способ состоит в том, чтобы использовать понимание списка в списке.

Компоненты списков - это функции Python, которые используются для создания новых последовательностей (таких как списки, словари и т. Д.), То есть с использованием уже созданных последовательностей.

Они помогают сократить длинные циклы и упростить чтение и сопровождение кода.

В следующем примере показано, как это сделать:

 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
print ("Originallist", my_list)
all_indexes = [a для диапазона из диапазона (len (my_list)), если my_list [a] == 'Guru']
print ("Индексы для элемента Guru:", all_indexes) 

Выход:

 Оригиналист ['Гуру', 'Сия', 'Тия', 'Гуру', 'Дакша', 'Рия', 'Гуру']
Индексы для элемента Guru: [0, 3, 6] 

Использование Enumerate для получения индекса элемента в списке

Функция Enumerate () - это встроенная функция, доступная в Python.Вы можете использовать enumerate, чтобы получить все индексы элемента в списке. Он принимает входные данные как повторяемый объект (т. Е. Объект, который может быть зациклен), а выход - это объект со счетчиком для каждого элемента.

В следующем примере показано, как использовать перечисление в списке, чтобы получить все индексы для данного элемента.

 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
print ("Originallist", my_list)
print ("Индексы для элемента Guru:", [i для i, e в enumerate (my_list) if e == 'Guru']) 

Выход:

 Оригиналист ['Гуру', 'Сия', 'Тия', 'Гуру', 'Дакша', 'Рия', 'Гуру']
Индексы для элемента Guru: [0, 3, 6] 

Использование фильтра для получения индекса элемента в списке

Метод filter () фильтрует данный список на основе заданной функции.Каждый элемент списка будет передан в функцию, а необходимые элементы будут отфильтрованы на основе условия, заданного в функции.

Воспользуемся методом filter (), чтобы получить индексы для данного элемента в списке.

В следующем примере показано, как использовать фильтр в списке.

 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
print ("Originallist", my_list)
all_indexes = list (filter (lambda i: my_list [i] == 'Guru', range (len (my_list))))
print ("Индексы для элемента Guru:", all_indexes) 

Выход:

 Оригиналист ['Гуру', 'Сия', 'Тия', 'Гуру', 'Дакша', 'Рия', 'Гуру']
Индексы для элемента Guru: [0, 3, 6] 

Использование NumPy для получения индекса элемента в списке

Библиотека

NumPy специально используется для массивов.Итак, здесь мы воспользуемся NumPy, чтобы получить индекс нужного нам элемента из приведенного списка.

Чтобы использовать NumPy, мы должны установить его и импортировать.

Вот шаги для того же:

Шаг 1) Установите NumPy

 pip install numpy 

Шаг 2) Импортируйте модуль NumPy.

 импортировать numpy как np 

Шаг 3) Используйте np.array для преобразования списка в массив

 my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
np_array = np.массив (my_list) 

Шаг 4) Получите индекс нужного элемента, используя np.where ()

 item_index = np.where (np_array == 'Guru') [0] 

Окончательный рабочий код с выводом выглядит следующим образом:

 импортировать numpy как np
my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
np_array = np.array (мой_лист)
item_index = np.where (np_array == 'Гуру') [0]
print ("Originallist", my_list)
print ("Индексы для элемента Guru:", item_index) 

Выход:

 Оригиналист ['Гуру', 'Сия', 'Тия', 'Гуру', 'Дакша', 'Рия', 'Гуру']
Индексы для element Guru: [0 3 6] 

Использование more_itertools.locate (), чтобы получить индекс элемента в списке

More_itertools.locate () помогает найти индексы элемента в списке. Этот модуль будет работать с python версии 3.5+. Чтобы использовать его, сначала необходимо установить пакет more_itertools .

Ниже приведены шаги по установке и использованию more_itertools

.

Шаг1) Установите more_itertools, используя pip (менеджер пакетов python). Команда

 pip install more_itertools 

Шаг 2) После завершения установки импортируйте модуль , найдите модуль , как показано ниже

 из more_itertools import найти 

Теперь вы можете использовать модуль поиска в списке, как показано ниже в примере:

 из more_itertools import найти
my_list = ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
print ("Originallist:", my_list)
print ("Индексы для элемента Guru:", list (locate (my_list, lambda x: x == 'Guru'))) 

Выход:

 Оригиналист: ['Guru', 'Siya', 'Tiya', 'Guru', 'Daksh', 'Riya', 'Guru']
Индексы для элемента Guru: [0, 3, 6] 

Резюме:

  • Метод list index () помогает найти индекс данного элемента.Это самый простой и понятный способ получить индекс.
  • Метод списка index () возвращает индекс заданного элемента.
  • Если элемент отсутствует в списке, метод index () выдаст ошибку, например, ValueError: «Element» отсутствует в списке.
  • Помимо встроенного метода списка, вы также можете использовать другие способы получения индекса, такие как просмотр списка, использование списков, использование enumerate (), использование фильтра и т. Д.
  • Использование цикла for и while для получения нескольких индексов заданного элемента.
  • Чтобы получить все индексы, быстрый и простой способ - использовать понимание списка в списке.
  • Списки - это функции Python, которые используются для создания новых последовательностей.
  • Они помогают сократить количество длинных циклов и упростить чтение и сопровождение кода.
  • Вы можете использовать enumerate для получения всех индексов элемента в списке.
  • Функция Enumerate () - это встроенная функция, доступная в Python. Он принимает входные данные как повторяемый объект (т.е., объект, который можно зацикливать), а на выходе - объект со счетчиком для каждого элемента.
  • Метод filter () фильтрует данный список на основе заданной функции.
  • Библиотека Numpy специально используется для массивов. Вы можете использовать NumPy, чтобы получить индекс элемента, указанного в списке.
  • more_itertools.locate () - еще одна библиотека Python, которая помогает найти индексы данного списка.

Индекс для количественной оценки результатов научных исследований индивида

Реферат

Я предлагаю индекс h , определяемый как количество статей с номером цитирования ≥ h , в качестве полезного показателя для характеристики научных результатов исследователя.

Ключевые слова: цитирований, влияние, беспристрастность

Для немногих ученых, получивших Нобелевскую премию, влияние и актуальность их исследований неоспоримы. Как среди остальных из нас можно количественно оценить совокупное воздействие и актуальность результатов научных исследований отдельного человека? В мире ограниченных ресурсов такая количественная оценка (даже если она потенциально неприятна) часто требуется для целей оценки и сравнения (например, для набора и продвижения преподавателей университетов, присуждения грантов и т. Д.).

Отчет о публикации отдельного лица и запись о цитировании явно являются данными, которые содержат полезную информацию. Эта информация включает количество ( N p ) статей, опубликованных за n лет, количество цитирований ( N j c ) для каждой статьи ( j ), журналы, в которых опубликованных статей, их импакт-параметра и т. д. Такой большой объем информации будет оцениваться разными людьми по разным критериям.Здесь я хотел бы предложить одно число, «индекс h », как особенно простой и полезный способ охарактеризовать научный результат исследователя.

Ученый имеет индекс h , если h его или ее N p статей имеют не менее h цитирований каждая и другие ( N p - h ) статьи имеют ≤ ч., По цитирований.

Представленное здесь исследование сосредоточено на физиках; однако я предлагаю, чтобы индекс h был полезен и для других научных дисциплин.(В конце статьи я обсуждаю некоторые наблюдения для индекса h в биологических науках.) Наивысший показатель h среди физиков, по-видимому, равен h Э. Виттена, что составляет 110. То есть Виттен написал 110 статьи, содержащие не менее 110 цитирований каждая. Это дает нижнюю границу общего числа цитирований статей Виттена на уровне ч 2 = 12 100. Конечно, общее количество цитирований ( N c, tot ) обычно будет намного больше, чем h 2 , потому что h 2 оба занижают общее количество цитирований из h . наиболее цитируемые статьи и игнорирует статьи с < ч цитирований.Связь между N c, tot и h будет зависеть от подробной формы конкретного распределения (1), и полезно определить константу пропорциональности a как

[1]

I эмпирически найти, что a находится в диапазоне от 3 до 5.

Другими выдающимися физиками с высокими значениями h s являются AJ Heeger ( h = 107), ML Cohen ( h = 94), AC Gossard ( h ). = 94), П.У. Андерсон ( ч = 91), С. Вайнберг ( ч = 88), М. Е. Фишер ( ч = 88), М. Кардона ( ч = 86), П.Г. ДеГеннес ( ч = 79), JN Bahcall ( h = 77), Z. Fisk ( h = 75), DJ Scalapino ( h = 75), G. Parisi ( h = 73), SG Louie ( h = 70), Р. Джекив ( час = 69), Ф. Вильчек ( час = 68), К. Вафа ( час = 66), МБ Клен ( час = 66), Д.Дж. Гросс ( ч = 66), М. С. Дрессельхаус ( ч = 62) и С. В. Хокинг ( ч = 62). Я утверждаю, что h предпочтительнее других однозначных критериев, обычно используемых для оценки научных результатов исследователя, а именно:

  1. Общее количество статей ( N p ). Преимущество: измеряет производительность. Недостаток: не измеряется важность или влияние статей.

  2. Общее количество цитирований ( N c, итого ).Преимущество: измеряет общее воздействие. Недостаток: трудно найти и может быть раздуто небольшим количеством «больших хитов», которые могут не быть репрезентативными для человека, если он или она является соавтором многих других авторов этих статей. В таких случаях соотношение в формуле. 1 будет означать очень нетипичное значение a ,> 5. Другой недостаток состоит в том, что N c, tot придает чрезмерный вес часто цитируемым обзорным статьям по сравнению с оригинальными исследовательскими работами.

  3. Цитирование в статье (т.е., отношение N c, tot к N p ). Преимущество: позволяет сравнивать ученых разного возраста. Недостаток: трудно найти, поощряет низкую производительность и снижает высокую производительность.

  4. Количество «важных статей», определяемое как количество статей с> y цитирований (например, y = 50). Преимущество: устраняет недостатки критериев i, ii и iii и дает представление о широком и устойчивом воздействии.Недостаток: y является произвольным и будет случайным образом благоприятствовать или не благоприятствовать отдельным лицам, а y необходимо скорректировать для разных уровней стажа.

  5. Количество цитирований каждой из q наиболее цитируемых статей (например, q = 5). Преимущество: преодолевает многие недостатки вышеперечисленных критериев. Недостаток: это не одно число, что затрудняет получение и сравнение. Кроме того, q является произвольным и будет случайным образом благоприятствовать или неблагоприятствовать отдельным людям.

Вместо этого предлагаемый индекс h измеряет широкое влияние работы человека, избегает всех недостатков критериев, перечисленных выше, обычно его очень легко найти, упорядочив статьи по «раз цитированию» в Thomson ISI. База данных Web of Science (http://isiknowledge.com), и дает приблизительную оценку общего числа цитирований (уравнение 1 ).

Таким образом, я утверждаю, что два человека с одинаковыми h s сопоставимы с точки зрения их общего научного воздействия, даже если их общее количество статей или их общее количество цитирований сильно различается.И наоборот, сравнивая двух людей (одного научного возраста) с одинаковым количеством общих статей или общим числом цитирований и очень разными значениями h , тот, у кого больше h , вероятно, будет более опытным ученым.

Для данного человека ожидается, что ч должно увеличиваться приблизительно линейно со временем. В простейшей возможной модели предположим, что исследователь публикует p статей в год и что каждая опубликованная статья получает c новых цитирований в год каждый последующий год.Общее количество цитирований после n + 1 лет тогда будет

[2]

Если предположить, что все статьи до и года вносят вклад в индекс h , мы имеем

[3a]

[3b]

Левая часть уравнения. 3a - количество цитирований самых последних статей, составляющих h ; левая часть уравнения. 3b - общее количество статей, составляющих h . Следовательно, из уравнения. 3 ,

[4]

Общее количество цитат (для не слишком малых n ) тогда составляет приблизительно

[5]

в форме Ур. 1 . Коэффициент a зависит от количества статей и количества цитирований на статью, полученную за год, как указано в уравнении. 5 . Как указывалось ранее, мы находим эмпирически, что a ≈ 3–5 является типичным значением. Линейное соотношение

[6]

должно соблюдаться в целом для ученых, которые создают статьи аналогичного качества с постоянной скоростью в течение своей карьеры; конечно, м будет широко варьироваться у разных исследователей.В простой линейной модели м связано с c и p , как показано уравнением. 4 . В целом, наклон h против n , параметр m , должен служить полезным критерием для сравнения ученых разного стажа.

В линейной модели минимальное значение - в уравнении. 1 равно a = 2, для случая c = p , где статьи с цитированием> h и статьи с < h цитированием вносят равный вклад в общую сумму N c, итого .Значение a будет больше для c > p и c < p . Для c > p наибольший вклад в общее количество цитирований приходится на «высокоцитируемые статьи» (статьи h с N c > h ), тогда как для c < p , именно редко цитируемые статьи (статьи N p - h , которые имеют < h цитирований каждая), которые вносят наибольший вклад в N c, всего .Мы обнаружили, что первая ситуация верна в подавляющем большинстве, если не во всех, случаях. Для линейной модели, определенной в этом примере, a = 4 соответствует c / p = 5,83 (другое значение, которое дает a = 4, c / p = 0,17, нереально) .

Определенная выше линейная модель соответствует распределению

[7]

, где N c ( y ) - количество цитирований и -й статьи (в порядке от наиболее цитируемого до наименее цитируемого ), а N 0 - это количество цитирований наиболее цитируемой статьи ( N 0 = cn в приведенном выше примере).Общее количество листов y m равно N c ( y m ) = 0; следовательно,

[8]

Мы можем записать N 0 и y m в терминах a , определенных в уравнении. 1 as

[9a]

[9b] ​​

Для a = 2, N 0 = y m = 2 h . Для большего , верхний знак в уравнении. 9 соответствует случаю, когда преобладают наиболее цитируемые статьи (более реалистичный случай), а нижний знак соответствует случаю, когда менее часто цитируемые статьи преобладают в общем количестве цитирований.

В более реалистичной модели N c ( y ) не будет линейной функцией y . Обратите внимание, что a = 2 можно смело считать нижней границей в целом, потому что меньшее значение a потребует второй производной ∂ 2 N c / ∂ y 2 быть отрицательным для больших регионов и , что нереально.Общее количество цитирований представлено площадью под кривой N c ( y ), которая проходит через точку N c ( h ) = h . В линейной модели наименьшее значение a = 2 соответствует линии наклона –1, как показано на.

Схематическая кривая зависимости количества цитирований от номера статьи с номерами статей в порядке убывания цитирования. Пересечение линии 45 ° с кривой дает ч .Общее количество цитирований - это площадь под кривой. Предполагая, что вторая производная везде неотрицательна, минимальная площадь задается распределением, указанным пунктирной линией, что дает a = 2 в уравнении. 1 .

Более реалистичной моделью была бы растянутая экспонента вида

[10]

Обратите внимание, что для β ≤ 1 N c (y )> 0 для всех y ; следовательно, a > 2 верно.Мы можем записать распределение в терминах h и a как

[11]

с I (β), интегралом

[12]

и α, определяемым уравнением

[13]

Максимально цитируемая статья имеет цитирований

[14]

, а общее количество статей (хотя бы с одной цитатой) определяется как N ( y m ) = 1 как

[15]

Распределение данного исследователя можно смоделировать, выбрав наиболее подходящий β и - для этого случая.Например, для β = 1, если a = 3, α = 0,661, N 0 = 4,54 h и y m = h [1 + 0,66 ln h ]. При a = 4, α = 0,4644, N 0 = 8,61 h и y m = h [1 + 0,46 ln ( h )]. Для β = 0,5 наименьшее возможное значение или равно 3,70; для этого случая N 0 = 7,4 h и y m = h [1 + 0.5ln ( ч )] 2 . Чем больше и , тем больше значение N 0 и уменьшится y m . Для β = 2/3 минимально возможное значение a равно a = 3,24, в этом случае N 0 = 4,5 h и y м = h [1 + 0,66 ln ( ч )] 3/2 .

Линейная связь между h и n (уравнение 6 ), конечно, нарушится, когда исследователь замедлит производство бумаги или прекратит публикацию вообще.Между двумя событиями есть временная задержка. В линейной модели, предполагая, что исследователь прекращает публикацию после n остановки лет, h продолжает расти с той же скоростью в течение некоторого времени

[16]

, а затем остается неизменным, потому что теперь все опубликованные статьи вносят свой вклад до ч . В более реалистичной модели h будет плавно выравниваться по мере увеличения n , а не при скачкообразном изменении наклона. Тем не менее, в целом, задержка по времени будет больше для ученых, которые публиковали в течение многих лет, как уравнение. 16 указывает.

Более того, на самом деле, конечно, не все статьи в конечном итоге будут способствовать h . Некоторые статьи с низким уровнем цитирования никогда не внесут вклад в h исследователя, особенно если они написаны в конце карьеры, когда h уже заметно. Как обсуждал Реднер (3), большинство статей цитируются в течение ограниченного периода популярности, а затем их больше не цитируют. Следовательно, это будет так, что статьи, которые внесли вклад в h исследователя в начале его или ее карьеры, больше не будут вносить вклад в h позже в индивидуальной карьере.Тем не менее, конечно, всегда верно, что ч не может уменьшаться со временем. Бумага или статьи, которые в любой момент времени имеют ровно h цитирований, рискуют быть исключенными из индивидуального подсчета h , поскольку они заменяются другими статьями, которые цитируются с большей частотой. Также возможно, что документы «выпадают», а затем снова возвращаются в счет h , как это происходит с бумагами, называемыми «спящие красавицы» (4).

Для отдельных исследователей, упомянутых ранее, я нахожу n со времени, прошедшего с момента их первой опубликованной статьи до настоящего времени, и нахожу следующие значения для уклона м , определенного в формуле. 6 : Виттен, м = 3,89; Heeger, м = 2,38; Коэн, м = 2,24; Госсард, м = 2,09; Андерсон, м = 1,88; Вайнберг, м = 1,76; Фишер, м = 1,91; Кардона, м = 1,87; deGennes, м = 1,75; Bahcall, м = 1,75; Фиск, м = 2,14; Скалапино, м = 1,88; Паризи, м = 2,15; Луи, м = 2,33; Джекив, м = 1.92; Вильчек, м = 2,19; Вафа, м = 3,30; Клен, м = 1,94; Брутто, м = 1,69; Дрессельхаус, м = 1,41; и Хокинг, м, = 1,59. Изучив записи цитирования многих физиков, я пришел к следующему выводу:

  1. Значение м ≈ 1 (то есть, индекс ч , равный 20 после 20 лет научной деятельности), характеризует успешного ученого.

  2. Значение м ≈ 2 (т.е.е., индекс h , равный 40 после 20 лет научной деятельности), характеризует выдающихся ученых, которых можно найти только в ведущих университетах или крупных исследовательских лабораториях.

  3. Значение м ≈ 3 или выше (т. Е. Индекс ч , равный 60 через 20 лет или 90 через 30 лет), характеризует действительно уникальных особей.

Параметр m перестает быть полезным, если ученый не поддерживает свой уровень продуктивности, тогда как параметр h остается полезным в качестве меры совокупного достижения, которое может продолжать расти с течением времени даже спустя долгое время. ученый прекратил публиковать.

Основываясь на типичных найденных значениях h и m , я предполагаю (с большими полосами погрешностей), что для профессорско-преподавательского состава крупных исследовательских университетов h ≈ 12 может быть типичным значением для продвижения по должности (доцент) и что ч ≈ 18 может быть типичным значением для продвижения до профессора. Время стипендии в Американском физическом обществе обычно составляет ч ≈ 15–20. Членство в Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки обычно связано с ч ≈ 45 и выше, за исключением исключительных обстоятельств.Обратите внимание, что эти оценки примерно соответствуют типичному количеству лет непрерывной научно-исследовательской работы, принимая значение м ≈ 1; масштабы времени, конечно, будут короче для ученых с более высокими значениями м . Обратите внимание, что оценки времени взяты из публикации первой статьи, которая обычно происходит за несколько лет до получения докторской степени. заработано.

Однако следует иметь в виду ряд предостережений. Очевидно, что одно число никогда не может дать более чем грубое приближение к многогранному профилю человека, и многие другие факторы следует рассматривать в сочетании при оценке человека.Кроме того, следует иметь в виду тот факт, что всегда могут быть исключения из правил, особенно при принятии решений, изменяющих жизнь, таких как предоставление или отказ в праве на владение жильем. В типичных значениях h в разных областях будут различия, частично определяемые средним количеством ссылок в статье в данной области, средним количеством статей, подготовленных каждым ученым в этой области, и размером (количество ученых ) области (хотя, в первом приближении в более крупной области, есть больше ученых, которые делятся большим количеством цитирований, поэтому типичные значения h не обязательно должны быть больше).Ученые, работающие в неосновных областях, не достигнут таких же очень высоких значений h , как высший эшелон тех, кто работает в очень актуальных областях. Хотя я утверждаю, что высокие х являются надежным показателем высоких достижений, обратное не всегда верно. Существует значительный разброс в асимметрии распределения цитирований даже в рамках данного подполя, и для автора с относительно низким значением h , у которого есть несколько основополагающих статей с чрезвычайно высоким числом цитирований, индекс h не будет полностью отражать оценку этого ученого. достижения.И наоборот, к ученому с высоким значением h , достигнутым в основном благодаря работам с большим количеством соавторов, его или ее h отнеслись бы излишне доброжелательно. Подполя с типично большим сотрудничеством (например, эксперимент с высокой энергией) будут демонстрировать более высокие значения h , и я предполагаю, что в случаях больших различий в количестве соавторов может быть полезно при сравнении разных людей нормализовать h на фактор, отражающий среднее количество соавторов.Для определения научного «возраста» при вычислении m самая первая статья может иногда не быть подходящей отправной точкой, если она представляет собой относительно небольшой ранний вклад задолго до того, как последовала устойчивая продуктивность.

Наконец, в любой мере цитирования в идеале хотелось бы исключить самоцитирование. Хотя самоцитирование, очевидно, может увеличить h ученого, их влияние на h намного меньше, чем на общее количество цитирований.Во-первых, все самоцитирование статей с числом цитирований < h не имеет значения, так же как и самоцитирование статей с более чем h цитированием. Чтобы исправить h для самоцитирования, можно рассмотреть статьи с числом цитирований всего> h и подсчитать количество самоцитирований в каждой. Если статья с h + n цитированием имеет> n цитирований, она будет исключена из числа h , а h будет уменьшена на 1.Обычно для этой процедуры требуется очень мало документов, если они вообще отсутствуют. Другая сторона этой медали: ученые, намеревающиеся увеличить свой индекс h за счет самоцитирования, естественно, будут нацелены на статьи с цитированием меньше h .

В качестве интересной выборки я вычислил h и m для физиков, получивших Нобелевские премии за последние 20 лет (для расчета m я использовал последний год из первой опубликованной статьи, или 1955 год, первый год в базе данных ISI).Однако набор был дополнительно ограничен включением только имен, однозначно идентифицирующих ученого, в индекс цитирования ISI, что ограничило наш набор до 76% от общего числа. Однако это все еще беспристрастная оценка, потому что общность названия не должна коррелировать с h и m. h - от 22 до 79, m - - от 0,47 до 2,19. Средние значения и стандартные отклонения равны 〈 h 〉 = 41, σ h = 15 и 〈 m 〉 = 1.14, σ м = 0,47. Распределение h индексов показано на; медиана находится на уровне h m = 35, что ниже среднего из-за хвоста для высоких значений h . Интересно, что лауреаты Нобелевской премии имеют существенные показатели h (84% имели h , по крайней мере, 30), что указывает на то, что нобелевские премии возникают не в результате одной случайности, а в результате совокупности научных работ. Примечательно, что найденные значения м часто невысоки по сравнению с другими успешными учеными (49% нашей выборки имели м <1), очевидно, потому что Нобелевские премии часто присуждаются спустя много времени после периода максимальной продуктивности исследователей.

Гистограмма, показывающая количество лауреатов Нобелевской премии по физике за последние 20 лет в сравнении с их индексом h . Пик приходится на индекс h между 35 и 39.

В качестве другого примера, среди вновь избранных членов Национальной академии наук по физике и астрономии в 2005 году я нахожу 〈 h 〉 = 44, σ h = 14, максимальное h = 71, самое низкое h = 20 и среднее h m = 46.Среди всех членов Национальной академии наук по физике подгруппа фамилий, начинающихся с «A» и «B», имеет 〈 h 〉 = 38, σ h = 10 и h m. = 37. Эти примеры дополнительно показывают, что индекс h является стабильной и последовательной оценкой научных достижений.

Интересной идеей является распространение концепции индекса h на группы лиц. Литературная база данных SPIERS по физике высоких энергий (www.slac.stanford.edu/spires/hep) недавно внедрили индекс h в свои сводки цитирования, а также он позволяет вычислять h для групп ученых. Общий индекс h группы, как правило, будет больше, чем у каждого из членов группы, но меньше суммы индивидуальных индексов h , потому что некоторые документы, которые вносят вклад в h каждого человека, будут больше не вносят вклад в группу ч .Например, общий индекс ч группы конденсированных сред в Калифорнийском университете на физическом факультете Сан-Диего составляет ч = 118, из которых наибольший индивидуальный вклад составляет 25; наивысший индивидуальный h равен 66, а сумма индивидуальных h s> 300. Вклад каждого индивида в ч группы не обязательно пропорционален индивиду ч , и наибольший вклад в ч группы не обязательно будет индивид с самым высоким ч .Фактически, в принципе (хотя и редко на практике), самый низкий - ч человек в группе может вносить наибольший вклад в ч группы. Для будущего аспиранта, рассматривающего различные программы для выпускников, рейтинг групп или кафедр в выбранной им области в соответствии с их общим индексом h , вероятно, будет интересен, а для администраторов, занимающихся этими вопросами, рейтинг их факультетов или все заведение по общему количеству ч также может быть интересно.

В заключение я хочу обсудить некоторые наблюдения в области биологических и биомедицинских наук. Из списка, составленного Кристофером Кингом из Thomson ISI, наиболее цитируемых ученых за период 1983–2002 гг. (5), я нашел индексы h для 10 лучших в этом списке, все в науках о жизни, которые: в порядке убывания h : SH Snyder, h = 191; Д. Балтимор, ч = 160; Р. К. Галло, ч = 154; П. Шамбон, ч = 153; Б.Фогельштейн, ч = 151; С. Монкада, ч = 143; К. А. Динарелло, ч = 138; Т. Кишимото, ч = 134; Р. Эванс, ч = 127; и A. Ullrich, h = 120. Видно, что неудивительно, что все эти высоко цитируемые исследователи также имеют высокие показатели h , а высокие показатели h в науках о жизни намного выше, чем в физике. . Среди 36 новых студентов, получивших звание биологических и биомедицинских наук в Национальной академии наук в 2005 г., я нахожу 〈 h 〉 = 57, σ h = 22, высшее значение h = 135, низшее h = 18 , а медиана ч м = 57.Эти последние результаты подтверждают, что показатели h в биологических науках обычно выше, чем в физике; тем не менее, они также указывают на то, что разница оказывается намного выше на верхнем уровне, чем в среднем. Ясно, что было бы интересно провести дополнительные исследования для понимания сходств и различий распределений индексов h в различных областях науки.

Таким образом, я предложил легко вычисляемый индекс, h , который дает оценку важности, значимости и широкого воздействия совокупного вклада ученых в исследования.Я полагаю, что этот индекс может служить полезным критерием для беспристрастного сравнения разных людей, соревнующихся за один и тот же ресурс, когда важным критерием оценки является научное достижение.

Расчет теплового индекса

Поиск по городу или почтовому индексу. Нажмите Enter или выберите кнопку Go, чтобы отправить запрос

Местный прогноз от
"Город, ул." или почтовый индекс
Искать WPC

Ежеквартальный информационный бюллетень NCEP
Дом WPC
Аналитика и прогнозы
Национальный прогноз
Графики
Национальный максимум и минимум
Обсуждения WPC
Анализ поверхности
Дни ½-2½ КОНУС
Дни 3-7 КОНУС
Дни 4-8 Аляска
QPF
PQPF
Чрезмерное количество осадков

Mesoscale Precip
Обсуждение
Прогноз наводнений
Зимняя погода
Сводные данные о штормах
Индекс жары
Тропические продукты
Ежедневная карта погоды
Продукты ГИС
Текущие часы /
Предупреждения
Спутниковые и радиолокационные изображения
GOES-East Satellite
GOES-West Satellite
National Radar
Архив продуктов
Проверка WPC
QPF
Средний диапазон
Диагностика модели
Обзоры событий
Зимняя погода
Международные бюро
Развитие и обучение
Стенд WPC HydroMet
Развитие
Experimental
Продукты
Обзор WPC
О WPC
Миссия и видение
Персонал
История WPC
О наших продуктах
Другие сайты
Часто задаваемые вопросы
Метеорологические калькуляторы
Свяжитесь с нами
О нашем сайте
О нашей продукции


Метеорологические преобразования и расчеты

Калькулятор теплового индекса

Как рассчитать индекс жары?

Выберите подходящий калькулятор и введите значения.Затем нажмите «Рассчитать».

Использование температуры точки росы Относительная влажность
Температура воздуха

o F o С
Температура точки росы

o F o С

Тепловой индекс =

Температура воздуха

o F o С
Относительная влажность
%

Тепловой индекс =

* Обратите внимание: расчет теплового индекса может дать бессмысленные результаты для температуры и точки росы. за пределами диапазона, указанного на приведенной ниже диаграмме теплового индекса.

Нагревать Индексная диаграмма и пояснения

Прогнозы индекса тепла WPC

Больше метеорологических Конверсии и расчеты


NOAA / Национальная метеорологическая служба
Национальные центры экологических прогнозов
Центр прогнозирования погоды
5830 Университетский исследовательский суд
Колледж-Парк, Мэриленд 20740
Веб-группа Центра прогнозирования погоды
Заявление об ограничении ответственности
Кредиты
Глоссарий
Политика конфиденциальности
О нас
Карьера
Последнее изменение страницы: Пятница, 3-июл-2020 19:13:13 UTC

Определение индексного фонда

Что такое индексный фонд?

Индексный фонд - это тип паевого инвестиционного фонда или биржевого фонда (ETF) с портфелем, созданным для сопоставления или отслеживания компонентов индекса финансового рынка, такого как индекс Standard & Poor's 500 (S&P 500).Считается, что индексный паевой инвестиционный фонд обеспечивает широкий рынок, низкие операционные расходы и низкий оборот портфеля. Эти фонды следуют своим контрольным индексам независимо от состояния рынков.

Индексные фонды обычно считаются идеальными активами основного портфеля для пенсионных счетов, таких как индивидуальные пенсионные счета (IRA) и счета 401 (k). Легендарный инвестор Уоррен Баффет рекомендовал индексные фонды в качестве убежища для сбережений на более поздние годы жизни. По его словам, вместо того, чтобы выбирать отдельные акции для инвестиций, для среднего инвестора имеет смысл покупать все компании из списка S&P 500 по низкой цене, предлагаемой индексным фондом.

Ключевые выводы

  • Индексный фонд - это портфель акций или облигаций, созданный для имитации состава и показателей индекса финансового рынка.
  • Индексные фонды имеют более низкие расходы и комиссии, чем активно управляемые фонды.
  • Индексные фонды придерживаются пассивной инвестиционной стратегии.
  • Индексные фонды стремятся уравновесить риск и доходность рынка, основываясь на теории, согласно которой в долгосрочной перспективе рынок превзойдет любую отдельную инвестицию.
Джон Богл о создании первого в мире индексного фонда

Как работает индексный фонд

«Индексация» - это форма пассивного управления фондами.Вместо того, чтобы менеджер портфеля фонда активно выбирал акции и время выхода на рынок, то есть выбирал ценные бумаги для инвестирования и вырабатывал стратегию, когда их покупать и продавать, управляющий фондом создает портфель, авуары которого отражают ценные бумаги определенного индекса. Идея состоит в том, что, имитируя профиль индекса - фондовый рынок в целом или его широкий сегмент - фонд также будет соответствовать своим показателям.

Индекс и индексный фонд есть почти для каждого финансового рынка.В США самые популярные индексные фонды отслеживают S&P 500. Но также широко используются несколько других индексов, в том числе:

  • Wilshire 5000 Total Market Index, крупнейший индекс акций США
  • MSCI EAFE, состоящий из иностранных акций из Европы, Австралии и Дальнего Востока
  • Bloomberg Barclays US Aggregate Bond Index, который следует за общим рынком облигаций
  • Nasdaq Composite , состоящий из 3000 акций, котирующихся на бирже Nasdaq
  • Промышленный индекс Доу-Джонса (DJIA), состоящий из 30 компаний с большой капитализацией

Например, индексный фонд, отслеживающий DJIA, будет инвестировать в те же 30 крупных государственных компаний, которые составляют этот индекс.

Портфели индексных фондов существенно меняются только тогда, когда меняются их контрольные индексы. Если фонд следует взвешенному индексу, его менеджеры могут периодически перебалансировать процентное содержание различных ценных бумаг, чтобы отразить вес их присутствия в эталонном индикаторе. Взвешивание - это метод, который уравновешивает влияние какой-либо отдельной доли в индексе или портфеле.

Многие индексные ETF воспроизводят рыночные индексы во многом так же, как индексные паевые инвестиционные фонды, и они могут быть более ликвидными и / или рентабельными для некоторых инвесторов.

Индексные фонды и активно управляемые фонды

Инвестирование в индексный фонд - это форма пассивного инвестирования. Противоположная стратегия - это активное инвестирование, реализуемое в активно управляемых паевых инвестиционных фондах - тех, где управляющие портфелем, выбирающие ценные бумаги и ориентирующиеся на рыночный график, описываются выше.

Снижение затрат

Одним из основных преимуществ индексных фондов перед их активно управляемыми аналогами является более низкий коэффициент расходов на управление. Коэффициент расходов фонда, также известный как коэффициент расходов на управление, включает все операционные расходы, такие как выплаты консультантам и менеджерам, комиссии за транзакции, налоги и бухгалтерские сборы.

Поскольку управляющие индексными фондами просто воспроизводят показатели эталонного индекса, им не нужны услуги аналитиков-исследователей и других лиц, которые помогают в процессе выбора акций. Управляющие индексными фондами реже торгуют холдингами, неся меньше транзакционных сборов и комиссий. Напротив, активно управляемые фонды имеют больший штат сотрудников и проводят больше транзакций, что увеличивает расходы на ведение бизнеса.

Дополнительные расходы на управление фондом отражаются в норме расходов фонда и перекладываются на инвесторов.В результате дешевые индексные фонды часто стоят меньше процента - обычно от 0,2% до 0,5%, при этом некоторые фирмы предлагают даже более низкие коэффициенты расходов 0,05% или меньше - по сравнению с гораздо более высокими комиссиями, взимаемыми с активно управляемых фондов, обычно 1%. до 2,5%.

Коэффициенты расходов напрямую влияют на общую результативность фонда. Активно управляемые фонды с их часто более высокими коэффициентами расходов автоматически оказываются в невыгодном положении по сравнению с индексируемыми фондами и изо всех сил стараются не отставать от своих эталонных показателей с точки зрения общей доходности.

Если у вас есть онлайн-брокерский счет, проверьте его паевой инвестиционный фонд или ETF, чтобы узнать, какие индексные фонды вам доступны.

Плюсы
  • Снижение риска за счет диверсификации

  • Низкие коэффициенты расходов

  • Сильная долгосрочная доходность

  • Идеально для пассивных инвесторов

  • Пониженные налоги для инвесторов

Лучше возвращается?

Снижение затрат ведет к повышению производительности.Защитники утверждают, что пассивные фонды преуспели в превосходстве по эффективности наиболее активно управляемых паевых инвестиционных фондов. Большинство паевых инвестиционных фондов действительно не могут превзойти свои эталонные или широкие рыночные индексы. Например, согласно данным SPIVA Scorecard от S&P Dow Jones Indices, в течение пятилетнего периода, закончившегося 31 декабря 2020 года, примерно 75% американских фондов с большой капитализацией принесли доход меньше, чем у S&P 500.

С другой стороны, пассивно управляемые фонды не пытаются обойти рынок.Вместо этого их стратегия стремится уравновесить общий риск и доходность рынка - исходя из теории, что рынок всегда побеждает.

Пассивное управление, ведущее к положительным результатам, как правило, сохраняется в долгосрочной перспективе. С более короткими временными интервалами более успешные паевые инвестиционные фонды. Карта показателей SPIVA показывает, что в течение одного года только около 60% паевых инвестиционных фондов с большой капитализацией отставали от S&P 500. Другими словами, примерно две пятых из них превзошли его в краткосрочной перспективе. Также в других категориях активно управляемые денежные правила.Например, более 86% паевых инвестиционных фондов со средней капитализацией превзошли контрольный показатель индекса роста S&P MidCap 400 в течение года.

Реальный пример индексных фондов

Индексные фонды существуют с 1970-х годов. Популярность пассивного инвестирования, привлекательность низких комиссий и длительный бычий рынок в совокупности привели к их резкому росту в 2010-х годах. По данным Morningstar Research, на 2020 год инвесторы вложили более 400 миллиардов долларов в индексные фонды по всем классам активов.За тот же период активно управляемые фонды испытали отток 188 миллиардов долларов.

Фонд, с которого все началось, основанный председателем Vanguard Джоном Боглом в 1976 году, остается одним из лучших благодаря своим долгосрочным показателям и низкой стоимости. Индексный фонд Vanguard 500 точно отслеживает индекс S&P 500 как по составу, так и по показателям. Средняя годовая доходность Admiral Shares составляет 7,84% по сравнению, например, с 7,86% индекса по состоянию на июнь 2021 года. Коэффициент расходов равен 0.04%, а его минимальные вложения составляют 3000 долларов.

Что такое индексный фонд?

Индексный паевой инвестиционный фонд - это инвестиционный продукт, целью которого является достижение, а не превышение показателей базового индекса. Примеры типов индексов, отслеживаемых индексными фондами, включают индекс Standard & Poor’s 500, более известный как S&P 500, или промышленный индекс Доу-Джонса (DJIA). Популярность индексных фондов в последние годы возросла, поскольку все большее число инвесторов применяют стратегии пассивного инвестирования.Одна из их основных сильных сторон - низкие комиссии, которые они взимают по сравнению с комиссиями активных инвестиционных фондов.

Как работают индексные ETF?

Индексные фонды также могут быть структурированы как биржевые фонды (ETF). По сути, эти продукты представляют собой портфели акций, которыми управляет профессиональная финансовая фирма, в которых каждая акция представляет собой небольшую долю владения во всем портфеле. Для индексных фондов цель финансовой фирмы не в том, чтобы превзойти базовый индекс, а просто в том, чтобы соответствовать его результатам.Если, например, определенная акция составляет 1% индекса, то фирма, управляющая индексным фондом, будет стремиться имитировать тот же состав, делая 1% своего портфеля состоящим из этих акций.

Есть ли у индексных фондов комиссии?

Да, у индексных фондов есть комиссии, но они, как правило, намного ниже, чем у конкурирующих продуктов. Многие индексные фонды предлагают комиссию менее 0,20%, тогда как активные фонды часто взимают комиссию более 1,00%. Эта разница в комиссионных может иметь большое влияние на доходность инвесторов, если она накапливается в течение длительного периода времени.Это одна из основных причин, почему индексные фонды стали таким популярным вариантом инвестирования в последние годы.

Индекс кортежей Python ()

Синтаксис метода tuple index () :

tuple.index (элемент, начало, конец) 

Параметры индекса кортежа ()

Метод кортежа index () может принимать не более трех аргументов:

  • element - элемент для поиска
  • start (необязательно) - начать поиск с этого индекса
  • конец (необязательно) - поиск элемента до этого индекса

Возвращаемое значение из индекса кортежа ()

  • Метод index () возвращает индекс заданного элемента в кортеже.
  • Если элемент не найден, возникает исключение ValueError .

Примечание: Метод index () возвращает только первое вхождение соответствующего элемента.


Пример 1: Найдите индекс элемента

  # кортеж гласных
гласные = ('a', 'e', ​​'i', 'o', 'i', 'u')

# индекс 'e' в гласных
index = vowels.index ('е')
print ('Индекс e:', индекс)

Выполняется поиск # элемента 'i'
# возвращается индекс первого i
index = гласные.индекс ('я')

print ('Индекс i:', index)  

Выход

  Индекс е: 1
Индекс e: 2  

Пример 2: Индекс элемента, отсутствующего в кортеже

  # кортеж гласных
гласные = ('a', 'e', ​​'i', 'o', 'u')

# индекс 'p' - гласные
index = vowels.index ('p')
print ('Индекс p:', index)  

Выход

  ValueError: tuple.index (x): x не в кортеже  

Пример 3: Работа index () с параметрами начала и конца

  # алфавитный кортеж
алфавиты = ('a', 'e', ​​'i', 'o', 'g', 'l', 'i', 'u')

# индекс 'i' в алфавитах
index = алфавиты.index ('e') # 2
print ('Индекс e:', индекс)

# 'i' после поиска по 4-му индексу
index = alphabets.index ('я', 4) # 6
print ('Индекс i:', индекс)

# ищется 'i' между 3-м и 5-м индексами
index = alphabets.index ('i', 3, 5) # Ошибка!
print ('Индекс i:', index)  

Выход

  Индекс е: 1
Индекс i: 6
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл «<строка>», строка 13, в <модуле>
ValueError: tuple.index (x): x отсутствует в кортеже  
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *