Ce este Pandas?

Un python Pandas este un limbaj de programare la nivel înalt orientat pe obiecte. Un limbaj la nivel înalt este unul care poate fi înțeles de oameni, conține cuvinte și expresii din limbajul uman.

De ce oamenii consideră python?

1) prietenia programatorului și ușor de înțeles

2) Biblioteci de asistență extinsă

3) Flexibilitate bună și integrare a componentelor (pot fi combinate ușor cu aplicații și instrumente)

4) portabilitatea platformei

5) Disponibilitate în resurse Etc …… ..

Zonele de lucru ale pitonului?

1) Programarea sistemului (Scriptarea feței pitonului)

2) Construiți GUI (Ex: mai subțire)

3) Web Design

4) Programarea bazei de date

5) Programare științifică (Ex: pentru analize)

6) Jocuri, procesare de imagini, Robotică etc.

Rolul Pandasului în Python

Pandasul este o configurație open source pentru un limbaj de programare python și, de asemenea, o bibliotecă python, care a fost autorizată prin care oferă instrumente de analiză a datelor de înaltă performanță și structuri de date ușor de utilizat pentru limbajul de programare Python.

Pentru obținerea unei performanțe profunde în funcțiile și analiza de manipulare a datelor, segmentul Pandas a fost introdus de dezvoltatorul Mckinney ca parte a python. Fiind o bibliotecă open source. aici prescurtarea pandasului este ca mai jos

Pandas ==> Pan (panou) + Das (date)

Pregătirea datelor și combinarea acelorași au fost rezultatele inițiale ale pitonului înainte de introducerea bibliotecilor Panda. după introducerea bibliotecilor panda, pitonul a început să înflorească foarte mult în sectorul de analiză. Rezultatele majore ale panda sunt:

1) analiza datelor

2) pregătirea datelor

3) manipularea datelor

4) modelarea datelor

5) analiza datelor

Principalele câmpuri în care este utilizat Python cu Pandas sunt următoarele:

1) Finanțe

2) economie

3) analitice etc

Instalarea pachetului Pandas

1) Deschideți promptul instalat anaconda

2) Utilizați comanda de mai jos pentru instalarea pachetului

pip instala

Ex: pip instalați panda

3) Acum putem importa pachetul instalat în programul dvs.

Înțelegerea Pandasului

Structurile cheie de date din panda sunt următoarele:

1) Serie: structura unidimensională a datelor este imuabilă după dimensiune.

Ex:

10235617526173902672

Parametri:

ParametruDescriere
dateConstante, liste și ndarrays
IndexValori unice care acționează ca reprezentare a indexului
dtypeReprezintă tipul de date
copieCopiați datele. fals implicit

Exemplu de fragment de cod:

import panda ca PD

import numpy ca np

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

Exemplu = PD.Series (Test_data)

proba de tipar

2) Cadru de date: Un tablou care este format eterogen și în două dimensiuni.

Ex:

NumeVârstăSexevaluare
Steve32Masculin3, 45
Lia28Femeie4.6
Vin45Masculin3.9
Katie38Femeie2, 78

Parametri:

ParametruDescriere
DateNdarrays, serie, hărți, listă
IndexValori unice care acționează ca reprezentare a indexului
coloaneEtichete pentru coloane
dtypeValorile tipului de date
copieFolosit pentru copierea datelor

Fragment de cod de exemplu:

import panda ca PD

date = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))

df = PD.DataFrame (date, coloane = ('Nume', 'Vârstă'))

tipărire df

3) Panou: Este o structură de date eterogenă, în format tridimensional. care gestionează datele în panouri.

Parametri:

ParametruDescriere
dateDatele iau diverse forme precum ndarray, serii, hartă, liste, dict, constante și, de asemenea, un alt DataFrame
articoleAxa = 0
major_axisAxa = 1
minor_axisAxa = 2
dtypeUn tip de date pentru fiecare coloană
copieCopiați datele. Implicit, fals

Fragment de cod de exemplu:

import panda ca PD

import numpy ca np

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

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

p = PD.Panel (date)

imprimare

Avantaje Pandas

1) Obiecte cadru de date indexate personalizabile.

2) Diferite instrumente pentru a sprijini încărcarea datelor în obiecte de date indiferent de formatele lor de fișiere.

3) Alinierea datelor într-un mod eficient.

4) Set de date pivot.

5) Remodelați seturi de date.

6) Tranșare orientată pe etichetă.

7) Indexarea datelor și setarea setului de date de volum mai mare.

8) Fuzionarea seturilor de date de înaltă performanță într-o manieră eficientă

9) Funcționalitatea seriei de timp

Aptitudini necesare pentru pandoni Python

1. Cunoștințe în web python

2. Familiaritatea ORM și bibliotecile aferente

3. Integrarea bazei de date

4. Abilitatea de rezolvare a problemelor

5. Capacitatea de a organiza eficient codul

Audiență pentru panda Python

  • Public cu interes de a învăța Python.
  • Persoanele care aspiră să devină Python Architect, dezvoltator, analist, Tester, de asemenea, roluri profesionale relative.
  • Ajută la avansarea aspectelor profesionale și a competențelor tehnice ale profesioniștilor care sunt intenționate să facă același lucru.
  • Candidații interesați de dezvoltarea aplicațiilor Python.
  • Persoanele care sunt interesate să învețe analize și să obțină expertiză în acest domeniu.

Concluzie

Cu siguranță, Python este unul dintre cele mai versatile și stabile limbi de peste un deceniu. În această configurație programatică extrem de stabilă, programele de bibliotecă panda dețin un rol deosebit în stimularea aspectelor legate de date ale acestui limbaj larg răspândit. Toate nevoile majore legate de gestionarea datelor referitoare la acest limbaj flexibil sunt bine abordate în configurarea pandelor.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Ce este Pandas ?. Aici am discutat despre Lucrul, Înțelegerea, Rolul, Aptitudinile și Avantajele pandurilor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Ce este învățarea automată?
  2. Introducere în Python
  3. Ce este Shell Scripting?
  4. Operatori Python
  5. Pași pentru a crea Python Pandas DataFrame
  6. Ghid pentru lucrări în buclă în scripturile de tip shell

Categorie:

Date mare