Що таке панди?

Пітон Pandas - об'єктно-орієнтована мова програмування високого рівня. Мова високого рівня - це мова, зрозуміла людині, вона містить слова та фрази з людської мови.

Чому люди вважають пітона?

1) дружелюбність програміста і легко зрозуміти

2) Широка бібліотека підтримки

3) Хороша гнучкість та інтеграція компонентів (легко поєднуються з додатками та інструментами)

4) портативність платформи

5) Доступність відкритих ресурсів Etc …… ..

Робочі зони пітона?

1) Системне програмування (Сценарій обличчя пітона)

2) Створіть графічний інтерфейс (наприклад: тонший)

3) Веб-дизайн

4) Програмування бази даних

5) Наукове програмування (напр .: для Analytics)

6) Ігри, обробка зображень, робототехніка тощо …

Роль панди в Пітоні

Панди - це програма з відкритим вихідним кодом для мови програмування python, а також ліцензована бібліотека python, яка пропонує високопродуктивні інструменти аналізу даних та прості у використанні структури даних для мови програмування Python.

Для досягнення глибокої продуктивності функцій маніпулювання даними та аналізу, розробник Mckinney був представлений сегментом Pandas як частина python. Будучи бібліотекою з відкритим кодом. тут абревіатура панд наведена нижче

Панди ==> Панорама (панель) + тире (дані)

Підготовка даних та їх зміна були початковими результатами python до впровадження бібліотек Panda. після впровадження бібліотек панд пітон почав сильно процвітати в аналітичному секторі. Основні результати панди:

1) аналіз даних

2) підготовка даних

3) маніпулювання даними

4) моделювання даних

5) аналіз даних

Основні поля, в яких використовується Python з Pandas, наведені нижче,

1) Фінанси

2) економіка

3) аналітика тощо

Встановлення пакету Pandas

1) Відкрийте рядок встановленої анаконди

2) Використовуйте команду нижче для встановлення пакета

встановити піп

Наприклад: pip встановити панди

3) Тепер ми можемо імпортувати встановлений пакет у вашу програму

Розуміння Панд

Основні структури даних в пандах наведені нижче:

1) Серія: Одновимірна структура даних незмінна за розмірами.

Наприклад:

10235617526173902672

Параметри:

ПараметрОпис
даніКонстанти, списки та ndarrays
ПокажчикУнікальні значення, які виступають як представлення індексу
типПредставляє тип даних
копіяСкопіюйте дані. false за замовчуванням

Фрагмент зразка коду:

імпортувати панди як PD

імпортувати numpy як np

Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))

Зразок = PD.Series (тестові дані)

зразок друку

2) Рамка даних: масив, який є неоднорідним та двомірним за форматом.

Наприклад:

Ім'яВікСтатьРейтинг
Стів32Чоловік3, 45
Лія28Жіночий4.6
Вин45Чоловік3.9
Кеті38Жіночий2, 78

Параметри:

ПараметрОпис
ДаніNdarrays, серія, карти, список
ПокажчикУнікальні значення, які виступають як представлення індексу
СтовпціМітки для стовпців
типЗначення типу даних
копіяВикористовується для копіювання даних

Фрагмент зразка коду:

імпортувати панди як PD

data = (('Алекс', 10), ('Боб', 12), ('Кларк', 13))

df = PD.DataFrame (дані, стовпці = ('Ім'я', 'Вік'))

друкувати df

3) Панель: це неоднорідна структура даних, що має тривимірний формат. який обробляє дані на панелях.

Параметри:

ПараметрОпис
даніДані приймають різні форми, такі як ndarray, серія, карта, списки, диктант, константи, а також інша DataFrame
предметіввісь = 0
основні_осівісь = 1
мінорний вісьвісь = 2
типТип даних кожного стовпця
копіяСкопіюйте дані. За замовчуванням, помилково

Фрагмент зразка коду:

імпортувати панди як PD

імпортувати numpy як np

data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),

'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))

p = PD.Panel (дані)

друк

Переваги панди

1) Настроювані індексовані об'єкти кадру даних.

2) Різні інструменти для підтримки завантаження даних в об'єкти даних незалежно від їх форматів файлів.

3) Ефективне узгодження даних.

4) Зведений набір даних.

5) Переформатуйте набори даних.

6) Нарізка, орієнтована на мітку.

7) Індексація даних та підмножина набору даних з більшим обсягом.

8) Ефективне об'єднання високопродуктивних наборів даних

9) Функціонал часових рядів

Необхідні навички пандонів Python

1. Знання в мережі python

2. Знайомство з ORM та пов'язаними з ними бібліотеками

3. Інтеграція бази даних

4. Здатність до вирішення проблем

5. Здатність ефективно організувати код

Аудиторія для панд Python

  • Аудиторія з інтересом вивчає Python.
  • Люди, які прагнуть стати архітектором, розробником, аналітиком, тестером Python, також мають відносні професійні ролі.
  • Допомагає рухатися вперед професійними аспектами та набором технічних навичок професіоналів, які призначені зробити те саме.
  • Розробка додатків Python зацікавила кандидатів.
  • Люди, які зацікавлені вивчити аналітику та здобути досвід у цій галузі.

Висновок

Безумовно, Python - одна з найбільш універсальних і стабільних мов протягом десятиліття. У цій надзвичайно стабільній програмній програмі програми бібліотеки панд відіграють велику роль у підвищенні аспектів, пов'язаних з даними цієї широко поширеної мови. Усі основні потреби цієї гнучкої мови, пов'язані з обробкою даних, добре вирішені в налаштуваннях панд.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке панди? Тут ми обговорили Роботу, Розуміння, Роль, Навички та Переваги панд. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке машинне навчання?
  2. Вступ до Python
  3. Що таке сценарій оболонки?
  4. Оператори Python
  5. Кроки для створення DataFrame Pandas Python Pandas
  6. Керівництво по циклу працює в сценарії оболонок

Категорія:

Великі дані