Hva er Pandas?
En python Pandas er et objektorientert programmeringsspråk på høyt nivå. Et høyt nivå språk er et som er forståelig av mennesker, det inneholder ord og uttrykk fra menneskers språk.
Hvorfor vurderer folk python?
1) programmerer vennlighet og lett å forstå
2) Omfattende støttebiblioteker
3) God fleksibilitet og komponentintegrasjon (Kan enkelt kombineres med applikasjoner og verktøy)
4) plattformportabilitet
5) Åpningskilde tilgjengelighet Etc …… ..
Arbeidsområder av python?
1) Systemprogrammering (Scripting face of python)
2) Bygg GUI (eks: tynnere)
3) Nettdesign
4) Programmering av databaser
5) Vitenskapelig programmering (Eks: For Analytics)
6) Gaming, bildebehandling, Robotics Etc …………
Pandas rolle i Python
Pandas er et åpen kildekodeoppsett for et python-programmeringsspråk og også et python-bibliotek som er lisensiert, og som tilbyr høyytelsesdata, dataanalyseverktøy og brukervennlige datastrukturer for Python-programmeringsspråket.
For å oppnå dyp ytelse innen datamanipulasjonsfunksjoner og analyse ble segment Pandas introdusert av utvikleren Mckinney som en del av python. Å være et åpen kildekodebibliotek. her er forkortelsen av pandaer som nedenfor
Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Data)
Forberedelse av dataene og blanding av de samme var de første resultatene av python før introduksjonen av Panda-biblioteker. etter introduksjonen av panda-biblioteker begynte python å blomstre mye i analysesektoren. De viktigste resultatene av panda er:
1) analyse av data
2) utarbeidelse av data
3) datamanipulering
4) datamodellering
5) dataanalyse
De viktigste feltene der Python med Pandas brukes er som nedenfor,
1) Økonomi
2) økonomi
3) analyser osv
Pandas pakkeinstallasjon
1) Åpne Installert anaconda-ledetekst
2) Bruk kommandoen nedenfor for pakkeinstallasjon
pip installere
Eks: pip installere pandaer
3) Nå kan vi importere den installerte pakken i programmet ditt
Forstå Pandas
De viktigste datastrukturene i pandaer er som nedenfor:
1) Serier: Endimensjonal datastruktur er uforanderlig etter størrelse.
Eks:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametere:
| Parameter | Beskrivelse |
| data | Konstanter, lister og ndarrays |
| Hovedsiden | Unike verdier som fungerer som indeksrepresentasjon |
| dtype | Representerer datatypen |
| kopiere | Kopier data. falsk som standard |
Eksempelkodebit:
importer pandaer som PD
importer numpy som np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Eksempel = PD.Series (Test_data)
trykk prøve
2) Dataframe: En matrise som er heterogen og todimensjonal i format.
Eks:
| Navn | Alder | Kjønn | Vurdering |
| Steve | 32 | mann | 3, 45 |
| Lia | 28 | Hunn | 4.6 |
| Vin | 45 | mann | 3.9 |
| Katie | 38 | Hunn | 2, 78 |
Parametere:
| Parameter | Beskrivelse |
| Data | Ndarrays, serier, kart, liste |
| Hovedsiden | Unike verdier som fungerer som indeksrepresentasjon |
| kolonner | Etiketter for kolonner |
| dtype | Verdiene for datatype |
| kopiere | Brukes til å kopiere data |
Eksempelkodebit:
importer pandaer som PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (data, kolonner = ('Navn', 'Alder'))
trykk df
3) Panel: Det er en heterogen datastruktur som er tredimensjonalt i format. som håndterer data i paneler.
Parametere:
| Parameter | Beskrivelse |
| data | Data tar forskjellige former som ndarray, serier, kart, lister, dikter, konstanter og også en annen DataFrame |
| elementer | aksen = 0 |
| major_axis | aksen = 1 |
| minor_axis | aksen = 2 |
| dtype | En datatype for hver kolonne |
| kopiere | Kopier data. Standard, usann |
Eksempelkodebit:
importer pandaer som PD
importer numpy som np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Vare2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (data)
skrive ut
Pandas fordeler
1) Tilpassbare indekserte datarammeobjekter.
2) Ulike verktøy for å støtte datainnlasting i dataobjekter uavhengig av filformater.
3) Datainretting på en effektiv måte.
4) Pivot datasett.
5) Omforme datasett.
6) Etikettorientert skive.
7) Dataindeksering og underinnstilling av datasett med høyere volum.
8) Fusjonere datasett med høy ytelse på en effektiv måte
9) Tidsserie-funksjonalitet
Nødvendige Python Pandas ferdigheter
1. Kunnskap i pythonweb
2. ORM og relaterte biblioteker
3. Databaseintegrasjon
4. Problemløsningsevne
5. Evne til å organisere kode effektivt
Publikum for Python-pandaer
- Publikum med interesse for å lære Python.
- Individ som ønsker å bli Python Architect, utvikler, Analyst, Tester også relative profesjonelle roller.
- Hjelper med å videreføre de profesjonelle aspektene og tekniske ferdighetssidene til fagpersoner som er ment å gjøre det samme.
- Python applikasjonsutvikling interesserte kandidater.
- Folk som er interessert i å lære analytics og få kompetanse på dette feltet.
Konklusjon
Definitivt, Python er et av de mest allsidige og stabile språkene i løpet av et tiår. I dette ekstremt stabile programmatiske oppsettet har panda-biblioteksprogrammer en stor rolle i å styrke de datarelaterte aspektene ved dette vidt spredte språket. Alle de viktigste databehandlingsrelaterte behovene til dette fleksible språket blir pent adressert i panda-oppsettet.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er Pandas ?. Her diskuterte vi arbeid, forståelse, rolle, ferdigheter og fordeler ved pandaer. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er maskinlæring?
- Introduksjon til Python
- Hva er Shell Scripting?
- Python-operatører
- Trinn for å opprette Python Pandas DataFrame
- Veiledning for for loop fungerer i shell scripting