Краткий обзор панд
Что такое Панды?
Pandas — популярная библиотека с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Он в основном используется для быстрого анализа и очистки данных и обработки данных. Он также имеет некоторые встроенные функции визуализации.
Pandas предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для работы со структурированными данными, такими как SQL, электронные таблицы и т. д.
Две основные структуры данных, предоставляемые Pandas, — это Series и DataFrame. Series — это массив 1d, который может содержать данные любого типа, а DataFrame — это таблица 2d, содержащая несколько серий.
Как установить панды?
Вы можете установить pandas с помощью менеджера пакетов pip или conda. Откройте терминал и введите:
pip instal pandas
or,
conda install pandas
Как импортировать панд?
После установки вы можете импортировать Pandas в скрипт Python или Jupyter Notebook, написав следующую команду:
import pandas as pd
Зачем использовать Панды?
Pandas — это наиболее часто используемые инструменты для очистки и анализа данных, используемые в области науки о данных и машинного обучения.
Pandas — лучший инструмент для обработки беспорядочных данных реального мира. Ряды и фреймы данных — это две наиболее распространенные структуры данных, используемые в Pandas, которые помогают различными способами манипулировать данными.
Наиболее распространенные причины использования Pandas:
- Обработка данных. Pandas предоставляет мощную и гибкую платформу для обработки данных. С помощью Pandas вы можете легко фильтровать, группировать, агрегировать, а также изменять форму и сводные данные в соответствии со своими потребностями.
- Очистка данных. Перед анализом данные необходимо очистить и подготовить. Pandas предоставляет функции для обработки отсутствующих данных, преобразования типов данных и удаления дубликатов.
- Анализ данных. Pandas предоставляет функции для исследовательского анализа данных, визуализации данных и выявления корреляций.
- Большие наборы данных. Панды могут легко обрабатывать большие наборы данных. Он может считывать данные из различных форматов файлов, таких как базы данных CSV, Excel и SQL, а также может обрабатывать наборы данных с миллионами строк и столбцов.
- Интеграция с другими библиотеками. Pandas хорошо интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy, Matplotlib и scikit-learn.
На сегодня все!:
Вот и все на сегодняшнюю сессию. На следующем занятии мы обсудим структуры данных Pandas. Мы будем подробно обсуждать вместе с кодом.
Пожалуйста, подписывайтесь/подписывайтесь, лайкайте, делитесь и хлопайте в ладоши, так как это побудит меня писать больше таких сообщений в блогах, особенно об аналитике данных и области науки о данных.
Оставайтесь с нами!!
Спасибо!
