Co to są pandy?
Python Pandas to zorientowany obiektowo język programowania wysokiego poziomu. Język wysokiego poziomu to taki, który jest zrozumiały dla ludzi, zawiera słowa i frazy z ludzkiego języka.
Dlaczego ludzie uważają Pythona?
1) przyjazność dla programisty i łatwa do zrozumienia
2) Obszerne biblioteki wsparcia
3) Dobra elastyczność i integracja komponentów (można łatwo łączyć z aplikacjami i narzędziami)
4) przenośność platformy
5) Dostępność źródła dostępu itp.…
Obszary robocze Pythona?
1) Programowanie systemu (Skrypty twarzy Pythona)
2) Buduj GUI (np. Cieńszy)
3) Projektowanie stron internetowych
4) Programowanie bazy danych
5) Programowanie naukowe (np .: dla Analytics)
6) Gry, przetwarzanie obrazu, robotyka itp. …………
Rola pand w Pythonie
Pandy są konfiguracją typu open source dla języka programowania Python oraz licencjonowaną biblioteką Python, która oferuje wydajne narzędzia do analizy danych i łatwe w użyciu struktury danych dla języka programowania Python.
Aby osiągnąć głęboką wydajność funkcji i analiz manipulacji danymi, programista Pandas wprowadził segment Pandas jako część Pythona. Będąc biblioteką typu open source. tutaj skrót pand jest taki jak poniżej
Pandy ==> Pan (Panel) + Das (Dane)
Przygotowanie danych i takie samo mungowanie było początkowymi wynikami Pythona przed wprowadzeniem bibliotek Panda. po wprowadzeniu bibliotek panda python zaczął rozkwitać w sektorze analitycznym. Główne wyniki pandy to:
1) analiza danych
2) przygotowanie danych
3) manipulacja danymi
4) modelowanie danych
5) analiza danych
Główne pola, w których używany jest Python z Pandami, są następujące,
1) Finanse
2) ekonomia
3) analityka itp
Instalacja pakietu pand
1) Otwórz monit Zainstalowano anakondę
2) Użyj poniższej komendy do instalacji pakietu
instalacja pip
Np .: instaluj pandy pip
3) Teraz możemy zaimportować zainstalowany pakiet do twojego programu
Zrozumieć Pandy
Kluczowe struktury danych w pandach są następujące:
1) Seria: Jednowymiarowa struktura danych jest niezmienna ze względu na rozmiar.
Np .:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametry:
| Parametr | Opis |
| dane | Stałe, listy i ndarrays |
| Indeks | Unikalne wartości, które działają jak reprezentacja indeksu |
| dtype | Reprezentuje typ danych |
| Kopiuj | Skopiuj dane. domyślnie false |
Przykładowy fragment kodu:
importuj pandy jako PD
zaimportuj numpy jako np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Przykład = PD.Series (dane_testowe)
wydrukuj próbkę
2) Ramka danych: tablica, która jest heterogeniczna i ma dwuwymiarowy format.
Np .:
| Nazwa | Wiek | Płeć | Ocena |
| Steve | 32 | Męski | 3, 45 |
| Lia | 28 | Płeć żeńska | 4.6 |
| Vin | 45 | Męski | 3, 9 |
| Katie | 38 | Płeć żeńska | 2, 78 |
Parametry:
| Parametr | Opis |
| Dane | Ndarrays, seria, mapy, lista |
| Indeks | Unikalne wartości, które działają jak reprezentacja indeksu |
| Kolumny | Etykiety dla kolumn |
| dtype | Wartości typu danych |
| Kopiuj | Służy do kopiowania danych |
Przykładowy fragment kodu:
importuj pandy jako PD
data = ((„Alex”, 10), („Bob”, 12), („Clarke”, 13))
df = PD.DataFrame (dane, kolumny = („Imię”, „Wiek”))
drukuj df
3) Panel: Jest to heterogeniczna struktura danych, która ma trójwymiarowy format. który obsługuje dane w panelach.
Parametry:
| Parametr | Opis |
| dane | Dane przyjmują różne formy, takie jak ndarray, seria, mapa, listy, dykta, stałe, a także inna ramka danych |
| przedmiotów | oś = 0 |
| major_axis | oś = 1 |
| drobne osie | oś = 2 |
| dtype | Typ danych każdej kolumny |
| Kopiuj | Skopiuj dane. Domyślnie, fałsz |
Przykładowy fragment kodu:
importuj pandy jako PD
zaimportuj numpy jako np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.losowy.randn (4, 3)),
„Item2”: PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (dane)
wydrukować
Zalety pand
1) Konfigurowalne indeksowane obiekty ramki danych.
2) Różne narzędzia do obsługi ładowania danych do obiektów danych, niezależnie od ich formatów plików.
3) Wyrównanie danych w efektywny sposób.
4) Zestaw danych przestawnych.
5) Przekształć zbiory danych.
6) Krojenie zorientowane na etykiety.
7) Indeksowanie danych i podzbiór zbioru danych o większej objętości.
8) Scalanie zestawów danych o wysokiej wydajności w wydajny sposób
9) Funkcje szeregów czasowych
Wymagane umiejętności pand Pythona
1. Wiedza w sieci Python
2. Znajomość ORM i powiązanych bibliotek
3. Integracja bazy danych
4. Umiejętność rozwiązywania problemów
5. Zdolność do skutecznego organizowania kodu
Odbiorcy pand Pythona
- Odbiorcy zainteresowani nauką języka Python.
- Osoby, które aspirują do zostania Python Architect, programistą, analitykiem, testerem, mają również względne role zawodowe.
- Pomaga rozwinąć aspekty zawodowe i umiejętności techniczne profesjonalistów, którzy mają to zrobić.
- Zainteresowani kandydaci do opracowania aplikacji w języku Python.
- Osoby zainteresowane nauką analiz i zdobyciem wiedzy specjalistycznej w tej dziedzinie.
Wniosek
Zdecydowanie Python jest jednym z najbardziej wszechstronnych i stabilnych języków od dekady. W tej niezwykle stabilnej konfiguracji programowej programy biblioteki panda odgrywają dużą rolę w zwiększaniu aspektów związanych z danymi tego szeroko rozpowszechnionego języka. Wszystkie główne potrzeby tego elastycznego języka związane z przetwarzaniem danych zostały ładnie uwzględnione w konfiguracji pand.
Polecane artykuły
To był przewodnik po czym jest Panda ?. Tutaj omówiliśmy działanie, zrozumienie, rolę, umiejętności i zalety pand. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Wprowadzenie do Pythona
- Co to jest Skrypty powłoki?
- Operatory Python
- Kroki tworzenia Python Pandas DataFrame
- Przewodnik po pętli działa w skryptach powłoki