Какво е Панда?
Python Pandas е обектно-ориентиран език за програмиране на високо ниво. Езикът на високо ниво е езикът, който е разбираем за хората, съдържа думи и фрази от човешки език.
Защо хората смятат за питон?
1) дружелюбност към програмиста и лесна за разбиране
2) Широка поддръжка на библиотеки
3) Добра гъвкавост и интеграция на компонентите (Може да се комбинира лесно с приложения и инструменти)
4) преносимост на платформата
5) Наличност на отворен ресурс и др.
Работни зони на python?
1) Системно програмиране (Скриптиращо лице на python)
2) Изграждане на графичен интерфейс (например: по-тънък)
3) Уеб дизайн
4) Програмиране на база данни
5) Научно програмиране (напр. За Анализ)
6) Игра, обработка на изображения, роботика и т.н.
Роля на пандите в Python
Пандите са настройка с отворен код за езика за програмиране на python, а също и библиотека на python, която е лицензирана, която предлага високоефективни инструменти за анализ на данни и лесни за използване структури от данни за езика за програмиране на Python.
За постигане на дълбока производителност във функциите за манипулиране на данни и анализ, сегментът Pandas беше въведен от разработчика Mckinney като част от python. Като библиотека с отворен код тук съкращението на пандите е както по-долу
Pandas ==> Pan (панел) + Das (данни)
Подготовката на данните и прехвърлянето на същите бяха първоначалните резултати на python преди въвеждането на библиотеките на Panda. след въвеждането на библиотеки на панда, питонът започна да процъфтява много в сектора за анализи. Основните резултати от пандата са:
1) анализ на данните
2) подготовка на данни
3) манипулиране на данни
4) моделиране на данни
5) анализ на данни
Основните полета, в които се използва Python with Pandas, са както по-долу,
1) Финанси
2) икономика
3) анализи и др
Инсталиране на пакет Pandas
1) Отворете подканата Инсталирана анаконда
2) Използвайте командата по-долу за инсталиране на пакет
пип инсталиране
Например: pip инсталирате панди
3) Сега можем да импортираме инсталирания пакет във вашата програма
Разбиране на пандите
Ключовите структури на данни в пандите са както следва:
1) Серия: Едномерната структура на данните е неизменна по размер.
Например:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Параметри:
| параметър | описание |
| данни | Константи, списъци и ndarrays |
| индекс | Уникални стойности, които действат като представяне на индекс |
| dtype | Представлява типа данни |
| копие | Копирайте данни. false по подразбиране |
Извадка от примерен код:
импортиране на панди като PD
импортиране numpy като np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Sample = PD.Series (Test_data)
мостра за печат
2) Dataframe: Масив, който е разнороден и двумерен във формат.
Например:
| име | възраст | пол | оценка |
| стив | 32 | Мъжки пол | 3.45 |
| Lia | 28 | Женски пол | 4.6 |
| Вин | 45 | Мъжки пол | 3.9 |
| Кейти | 38 | Женски пол | 2.78 |
Параметри:
| параметър | описание |
| Данни | Ndarrays, серии, карти, списък |
| индекс | Уникални стойности, които действат като представяне на индекс |
| колони | Етикети за колони |
| dtype | Стойности на типа данни |
| копие | Използва се за копиране на данни |
Примерен кодов фрагмент:
импортиране на панди като PD
data = ((„Алекс“, 10), („Боб“, 12), („Кларк“, 13))
df = PD.DataFrame (данни, колони = („Име“, „Възраст“))
печат df
3) Панел: Това е разнородна структура на данни, която е триизмерна по формат. който обработва данни в панели.
Параметри:
| параметър | описание |
| данни | Данните приемат различни форми като ndarray, серия, карта, списъци, dict, константи, а също и друга DataFrame |
| елементи | ос = 0 |
| major_axis | ос = 1 |
| minor_axis | ос = 2 |
| dtype | Тип данни на всяка колона |
| копие | Копирайте данни. По подразбиране, невярно |
Примерен кодов фрагмент:
импортиране на панди като PD
импортиране numpy като np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (данни)
отпечатате
Предимства на пандите
1) Персонализиращи се индексирани обекти на кадър от данни.
2) Различни инструменти за поддържане на зареждането на данни в обектите на данни, независимо от техните файлови формати.
3) Подравняване на данни по ефективен начин.
4) Основен набор данни.
5) Прекройте наборите данни.
6) Нарязване с етикет.
7) Индексиране на данни и подмножество на базата данни с по-голям обем.
8) Обединяване на ефективни набори от данни с висока производителност
9) Функционалност на времевите серии
Задължителни умения на Python Pandas
1. Знания в python web
2. ORM и свързаните с библиотеките познанства
3. Интеграция на база данни
4. Способност за решаване на проблеми
5. Способност за ефективно организиране на код
Аудитория за Python панди
- Аудитория с интерес да научи Python.
- Индивид, който се стреми да стане Python архитект, разработчик, анализатор, тестер, също има относителни професионални роли.
- Спомага за напредването на професионалните аспекти и набора от технически умения на професионалисти, които са предназначени да направят същото.
- Разработка на приложение на Python заинтересовани кандидати.
- Хора, които се интересуват да учат аналитика и да получат опит в тази област.
заключение
Определено Python е един от най-универсалните и стабилни езици за десетилетие. В тази изключително стабилна програмна настройка, библиотечните програми на панда играят голяма роля за засилване на свързаните с данните аспекти на този широко разпространен език. Всички основни нужди на този гъвкав език, свързани с обработката на данни, са добре адресирани в настройките на пандите.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е Панда ?. Тук обсъдихме работата, разбирането, ролята, уменията и предимствата на пандите. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е машинно обучение?
- Въведение в Python
- Какво е скрипт на Shell?
- Python Оператори
- Стъпки за създаване на Python Pandas DataFrame
- Ръководство за за контур работи в скриптове на черупките