Hvad er Pandas?
En python Pandas er et objektorienteret programmeringssprog på højt niveau. Et højt niveau sprog er et, som mennesker kan forstå, det indeholder ord og sætninger fra menneskeligt sprog.
Hvorfor overvejer folk python?
1) programmerer venlighed og let at forstå
2) Omfattende supportbiblioteker
3) God fleksibilitet og komponentintegration (Kan let kombineres med applikationer og værktøjer)
4) platformportabilitet
5) Åbent ressource tilgængelighed osv. …… ..
Arbejdsområder med python?
1) Systemprogrammering (scripting af python)
2) Byg GUI'er (Ex: tyndere)
3) Webdesign
4) Databaseprogrammering
5) Videnskabelig programmering (Ex: For Analytics)
6) Gaming, billedbehandling, Robotics Etc …………
Pandas rolle i Python
Pandas er en open source-opsætning for et python-programmeringssprog og også et python-bibliotek, der er licenseret, hvilket tilbyder højtydende, dataanalyseværktøjer og brugervenlige datastrukturer til Python-programmeringssprog.
For at opnå dyb ydeevne i datamanipulationsfunktioner og analyse blev segment Pandas introduceret af udvikler Mckinney som en del af python. At være et open source bibliotek. her er forkortelsen af pandaer som nedenfor
Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Data)
Forberedelse af dataene og sammenblanding af det samme var de første resultater af python før introduktionen af Panda-biblioteker. efter introduktionen af panda-biblioteker begyndte python at blomstre meget inden for analysesektoren. De vigtigste resultater af panda er:
1) analyse af data
2) udarbejdelse af data
3) datamanipulation
4) datamodellering
5) dataanalyse
De vigtigste felter, hvor Python med Pandas bruges, er som nedenfor,
1) Finansiering
2) økonomi
3) analyse osv
Pandas-pakkeinstallation
1) Åbn Installeret anaconda-prompt
2) Brug kommandoen herunder til pakkeinstallation
pip installere
Eks: pip installere pandaer
3) Nu kan vi importere den installerede pakke i dit program
Forståelse af Pandas
De vigtigste datastrukturer i pandaer er som nedenfor:
1) Serie: Endimensionel datastruktur er uforanderlig efter størrelse.
Eks:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametre:
| Parameter | Beskrivelse |
| data | Konstanter, lister og ndarrays |
| Indeks | Unikke værdier, der fungerer som indeksrepræsentation |
| dtype | Repræsenterer datatypen |
| kopi | Kopier data. falsk som standard |
Eksempelkodestykket:
importer pandaer som PD
import numpy som np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Eksempel = PD.Series (Test_data)
udskriv prøve
2) Dataframe: En matrix, der er heterogen og to-dimensionel i format.
Eks:
| Navn | Alder | Køn | Bedømmelse |
| Steve | 32 | Han | 3, 45 |
| Lia | 28 | Kvinde | 4.6 |
| Vin | 45 | Han | 3.9 |
| Katie | 38 | Kvinde | 2, 78 |
Parametre:
| Parameter | Beskrivelse |
| Data | Ndarrays, serier, kort, liste |
| Indeks | Unikke værdier, der fungerer som indeksrepræsentation |
| Kolonner | Etiketter til kolonner |
| dtype | Værdier for datatype |
| kopi | Bruges til at kopiere data |
Eksempelkodestykket:
importer pandaer som PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (data, kolonner = ('Navn', 'Alder'))
tryk df
3) Panel: Det er en heterogen datastruktur, der er tredimensionel i format. som håndterer data i paneler.
Parametre:
| Parameter | Beskrivelse |
| data | Data antager forskellige former som ndarray, serier, kort, lister, dikter, konstanter og også en anden DataFrame |
| elementer | akse = 0 |
| major_axis | akse = 1 |
| minor_axis | akse = 2 |
| dtype | En datatype for hver kolonne |
| kopi | Kopier data. Standard, falsk |
Eksempelkodestykket:
importer pandaer som PD
import numpy som np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (data)
Pandas fordele
1) Tilpasningsbare indekserede datarammeobjekter.
2) Forskellige værktøjer til understøttelse af dataindlæsning i dataobjekter uanset deres filformater.
3) Datajustering på en effektiv måde.
4) Pivot datasæt.
5) Omforme datasæt.
6) Etiketorienteret opskæring.
7) Indeksering af data og underindstilling af datasæt med højere lydstyrke.
8) Fletning af højtydende datasæt på en effektiv måde
9) Funktioner i tidsserier
Påkrævede Python Pandas færdigheder
1. Viden på pythonweb
2. Kendskab til ORM og relaterede biblioteker
3. Databaseintegration
4. Problemløsningsevne
5. Evne til effektivt at organisere kode
Målgruppe til Python-pandaer
- Publikum med interesse for at lære Python.
- Person, der stræber efter at blive Python Architect, udvikler, Analyst, Tester, også relative professionelle roller.
- Hjælper med at bevæge de faglige aspekter og tekniske færdigheder fra fagfolk, der er beregnet til at gøre det samme.
- Python applikationsudvikling interesserede kandidater.
- Mennesker, der er interesseret i at lære analytics og få ekspertise på dette område.
Konklusion
Bestemt, Python er et af de mest alsidige og stabile sprog gennem et årti. I denne ekstremt stabile programmatiske opsætning har panda-biblioteksprogrammer en stor rolle i at styrke de datarelaterede aspekter af dette vidt spredte sprog. Alle de vigtigste datahåndteringsrelaterede behov på dette fleksible sprog er pænt adresseret i pandas-opsætningen.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er Pandas ?. Her drøftede vi pandas arbejde, forståelse, rolle, færdigheder og fordele. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er maskinlæring?
- Introduktion til Python
- Hvad er Shell-scripting?
- Python-operatører
- Trin til at oprette Python Pandas DataFrame
- Vejledning til loop-værker i shell-scripting