Co je Pandas?

Python Pandas je objektově orientovaný programovací jazyk na vysoké úrovni. Jazyk na vysoké úrovni je člověk, kterému lidé rozumí, obsahuje slova a fráze z lidského jazyka.

Proč lidé považují python?

1) vstřícnost programátora a snadno pochopitelná

2) Rozsáhlé podpůrné knihovny

3) Dobrá flexibilita a integrace součástí (lze snadno kombinovat s aplikacemi a nástroji)

4) přenositelnost platformy

5) Dostupnost zdroje opens atd. …… ..

Pracovní oblasti pythonu?

1) Programování systému (skriptovací plocha pythonu)

2) Vytvořte GUI (např. Tenčí)

3) Webový design

4) Programování databáze

5) Vědecké programování (např. Pro Analytics)

6) Hraní, zpracování obrazu, Robotics atd. …………

Role Pandy v Pythonu

Pandy jsou open source nastavení pro programovací jazyk python a také pythonská knihovna, která byla licencována a která nabízí vysoce výkonné nástroje pro analýzu dat a snadno použitelné datové struktury pro programovací jazyk Python.

Pro dosažení hlubokého výkonu ve funkcích a analýze datových manipulací byl segment Pandas představen vývojářem Mckinney jako součást pythonu. Být otevřená knihovna. zde je zkratka pandů uvedena níže

Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Data)

Příprava dat a jejich munging byla počátečními výstupy pythonu před zavedením Panda knihoven. po zavedení knihoven panda začal python hodně vzkvétat v analytickém sektoru. Hlavními výstupy pandy jsou:

1) analýza dat

2) příprava dat

3) manipulace s daty

4) modelování dat

5) analýza dat

Hlavní pole, ve kterých se používá Python s Pandasem, jsou uvedena níže,

1) Finance

2) ekonomie

3) analytika atd

Instalace balíčku Pandas

1) Otevřete výzvu Installed anaconda

2) Pro instalaci balíčku použijte níže uvedený příkaz

instalace pip

Příklad: pip install pandas

3) Nyní můžeme nainstalovaný balíček importovat do vašeho programu

Porozumění Pandům

Klíčové datové struktury v pandách jsou následující:

1) Řada: Jednorozměrná datová struktura je neměnná podle velikosti.

Příklad:

10235617526173902672

Parametry:

ParametrPopis
dataKonstanty, seznamy a ndarrays
IndexJedinečné hodnoty, které fungují jako reprezentace indexu
dtypePředstavuje typ dat
kopírovatZkopírujte data. ve výchozím nastavení false

Ukázka fragmentu kódu:

importovat pandy jako PD

importovat numpy jako np

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

Ukázka = PD.Series (Test_data)

vzorek tisku

2) Dataframe: Pole, které je heterogenní a dvourozměrné ve formátu.

Příklad:

názevStáříRodHodnocení
Steve32mužský3, 45
Lia28ženský4.6
Vin45mužský3.9
Katie38ženský2, 78

Parametry:

ParametrPopis
DataNdarrays, série, mapy, seznam
IndexJedinečné hodnoty, které fungují jako reprezentace indexu
SloupceŠtítky pro sloupce
dtypeHodnoty datového typu
kopírovatPoužívá se ke kopírování dat

Ukázka fragmentu kódu:

importovat pandy jako PD

data = ((„Alex“, 10), („Bob“, 12), („Clarke“, 13))

df = PD.DataFrame (data, sloupce = ('Jméno', 'Věk'))

tisk df

3) Panel: Jedná se o heterogenní datovou strukturu, která má trojrozměrný formát. který zpracovává data v panelech.

Parametry:

ParametrPopis
dataData mají různé podoby, jako je ndarray, série, mapa, seznamy, diktát, konstanty a také další DataFrame
položekosa = 0
major_axisosa = 1
minor_axisosa = 2
dtypeDatový typ každého sloupce
kopírovatZkopírujte data. Implicitní, false

Ukázka fragmentu kódu:

importovat pandy jako PD

importovat numpy jako np

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

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

p = PD.Panel (data)

tisk

Výhody Pandas

1) Přizpůsobitelné objekty indexovaných datových rámců.

2) Různé nástroje pro podporu načítání dat do datových objektů bez ohledu na jejich formáty souborů.

3) Efektivní zarovnání dat.

4) Pivotní datový soubor.

5) Upravte datové sady.

6) Krájení na štítky.

7) Indexování dat a podmnožina souboru dat s větším objemem.

8) Efektivní slučování vysoce výkonných datových souborů

9) Funkčnost časových řad

Požadované dovednosti Python Pandas

1. Znalosti v pythonovém webu

2. Znalost ORM a souvisejících knihoven

3. Integrace databáze

4. Schopnost řešit problémy

5. Schopnost efektivně organizovat kód

Publikum pro Python pandy

  • Publikum se zájmem se učit Python.
  • Jednotlivec, který usiluje o to, aby se stal Python Architect, vývojář, analytik, Tester, také relativní profesní role.
  • Pomáhá posunout vpřed v profesních aspektech a technických dovednostech profesionálů, kteří mají dělat totéž.
  • Zájemci o vývoj aplikací v Pythonu.
  • Lidé, kteří mají zájem naučit se analytiku a získat odborné znalosti v této oblasti.

Závěr

Rozhodně je Python jedním z nejvšestrannějších a nejstabilnějších jazyků za deset let. V tomto extrémně stabilním programovém nastavení mají programy knihovny panda velkou roli při posilování aspektů tohoto široce rozšířeného jazyka souvisejících s daty. Všechny hlavní potřeby související s manipulací s daty tohoto flexibilního jazyka jsou pěkně řešeny v nastavení pand.

Doporučené články

Toto byl průvodce Co je Pandas ?. Zde jsme diskutovali o práci, porozumění, roli, dovednostech a výhodách pand. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -

  1. Co je strojové učení?
  2. Úvod do Pythonu
  3. Co je Shell Scripting?
  4. Operátoři Pythonu
  5. Kroky k vytvoření Python Pandas DataFrame
  6. Průvodce po smyčce funguje při skriptování prostředí

Kategorie:

Velká data