Kaj je Pandas?
Python Pandas je objektno usmerjen programski jezik na visoki ravni. Jezik na visoki ravni je jezik, ki ga ljudje razumejo, vsebuje besede in besedne zveze iz človeškega jezika.
Zakaj ljudje menijo, da je piton?
1) prijaznost do programerja in enostavno razumevanje
2) Obsežne knjižnice podpor
3) dobra fleksibilnost in integracija komponent (zlahka se kombinira z aplikacijami in orodji)
4) prenosnost platforme
5) Razpoložljivost odprtih virov itd.
Delovna področja pytona?
1) Sistemsko programiranje (Skriptni obraz pytona)
2) Sestavite grafični vmesnik (npr .: tanjši)
3) Spletno oblikovanje
4) Programiranje baze podatkov
5) Znanstveno programiranje (npr. Za analitiko)
6) Igre, obdelava slik, robotika itd …………
Vloga Pand v Pythonu
Pande so odprtokodna nastavitev programskega jezika python in tudi licenca knjižnice python, ki ponuja visokozmogljiva orodja za analizo podatkov in enostavne podatkovne strukture za programski jezik Python.
Za doseganje globokih zmogljivosti pri manipulaciji s podatki in analizami je razvijalca Mckinney kot del pythona predstavil segment Pandas. Kot knjižnica odprtega izvora tu je kratica pand kot spodaj
Pande ==> Pomik (plošča) + črtice (podatki)
Priprava podatkov in njihovo posnemanje sta bila prvotna rezultata pythona pred uvedbo knjižnic Panda. Po uvedbi knjižnic pande je python začel močno cveteti v analitičnem sektorju. Glavni rezultati pande so:
1) analiza podatkov
2) priprava podatkov
3) obdelava podatkov
4) modeliranje podatkov
5) analiza podatkov
Glavna polja, v katerih se uporablja Python with Pandas, so spodaj,
1) Finance
2) ekonomija
3) analitika itd
Namestitev paketa Pandas
1) Odprite poziv Nameščena anakonda
2) Za namestitev paketa uporabite spodnji ukaz
namestitev pipov
Primer: pip namestite pande
3) Zdaj lahko uvozimo nameščeni paket v vaš program
Razumevanje pand
Ključne strukture podatkov v pandah so naslednje:
1) Serija: Enorazsežna struktura podatkov je nespremenljiva glede na velikost.
Primer:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametri:
| Parameter | Opis |
| podatkov | Konstante, seznami in ndarrays |
| Kazalo | Edinstvene vrednosti, ki delujejo kot predstavitev indeksa |
| dtip | Predstavlja vrsto podatkov |
| kopirati | Kopiraj podatke. false privzeto |
Izrezek vzorčne kode:
uvozi pande kot PD
uvozi numpy kot np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Vzorec = PD.Series (preizkusni podatki)
vzorčni tisk
2) Podatkovni okvir: matrika, ki je različna in dvodimenzionalna.
Primer:
| Ime | Starost | Spol | Ocena |
| Steve | 32 | Moški | 3, 45 |
| Lia | 28 | Ženska | 4.6 |
| Vin | 45 | Moški | 3.9 |
| Katie | 38 | Ženska | 2.78 |
Parametri:
| Parameter | Opis |
| Podatki | Ndarrays, serija, zemljevidi, seznam |
| Kazalo | Edinstvene vrednosti, ki delujejo kot predstavitev indeksa |
| Stolpci | Oznake za stolpce |
| dtip | Vrednosti podatkovnih vrst |
| kopirati | Uporablja se za kopiranje podatkov |
Odsek vzorčne kode:
uvozi pande kot PD
podatki = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (podatki, stolpci = ('Ime', 'Starost'))
natisni df
3) Plošča: Gre za raznoliko podatkovno strukturo, ki ima tridimenzionalno obliko. ki obdeluje podatke v ploščah.
Parametri:
| Parameter | Opis |
| podatkov | Podatki so v različnih oblikah, kot so ndarray, serija, zemljevid, seznami, dict, konstante in še en DataFrame |
| predmeti | os = 0 |
| major_axis | os = 1 |
| manjši osi | os = 2 |
| dtip | Vrsta podatkov vsakega stolpca |
| kopirati | Kopiraj podatke. Privzeto, napačno |
Odsek vzorčne kode:
uvozi pande kot PD
uvozi numpy kot np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (podatki)
tisk
Prednosti pand
1) Prilagodljivi indeksirani predmeti okvira podatkov.
2) različna orodja za podporo nalaganja podatkov v podatkovne predmete, ne glede na njihove datoteke.
3) Uskladitev podatkov na učinkovit način.
4) Osnovni podatkovni niz.
5) Preoblikujte nabore podatkov.
6) Rezanje z nalepkami.
7) Indeksiranje podatkov in podnaložba podatkov z večjo količino podatkov.
8) Učinkovito združevanje visokozmogljivih nizov podatkov
9) Funkcionalnost časovnih vrst
Potrebne spretnosti Python Pandas
1. Znanje iz spleta python
2. ORM in povezane knjižnice
3. Integracija baze podatkov
4. Sposobnost reševanja problemov
5. Sposobnost učinkovitega organiziranja kode
Občinstvo za Python pande
- Občinstvo z zanimanjem za učenje Pythona.
- Posamezniki, ki si želijo postati Python Architect, razvijalec, analitik, Tester, imajo tudi relativno profesionalne vloge.
- Pomaga pri napredovanju profesionalnih vidikov in tehničnih spretnosti strokovnjakov, ki naj bi storili enako.
- Razvoj aplikacij Python je zanimal zainteresirane kandidate.
- Ljudje, ki jih zanima učenje analitike in strokovno znanje na tem področju.
Zaključek
Definitivno je Python eden najbolj vsestranskih in stabilnih jezikov v desetletju. V tej izjemno stabilni programski namestitvi imajo pandaški knjižnični programi veliko vlogo pri krepitvi vidikov tega široko razširjenega jezika, povezanih s podatki. Vse glavne potrebe tega prilagodljivega jezika, povezane z ravnanjem s podatki, so lepo obravnavane pri namestitvi pand.
Priporočeni članki
To je vodnik o tem, kaj so Pande? Tu smo razpravljali o delu, razumevanju, vlogi, spretnostih in prednostih pand. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je strojno učenje?
- Uvod v Python
- Kaj je Shell Scripting?
- Operatorji Pythona
- Koraki za ustvarjanje Python Pandas DataFrame
- Vodič za zanke deluje pri zapisu lupin