Was ist Pandas? - Wie es funktioniert Fähigkeiten und Vorteile - Rolle und Struktur

• Was ist Pandas?

Was ist Pandas?

Ein Python-Pandas ist eine objektorientierte Programmiersprache auf hoher Ebene. Eine Hochsprache ist eine für den Menschen verständliche Sprache, die Wörter und Ausdrücke aus der menschlichen Sprache enthält.

Warum denken die Leute über Python nach?

1) Programmiererfreundlichkeit und leicht zu verstehen

2) Umfangreiche Support-Bibliotheken

3) Gute Flexibilität und Komponentenintegration (Kann problemlos mit Anwendungen und Tools kombiniert werden)

4) Plattformportabilität

5) Open Source Verfügbarkeit usw.

Arbeitsbereiche von Python?

1) Systemprogrammierung (Scripting Face von Python)

2) GUIs erstellen (Beispiel: dünner)

3) Webdesign

4) Datenbankprogrammierung

5) Wissenschaftliche Programmierung (zB für Analytics)

6) Gaming, Bildverarbeitung, Robotik usw.

Die Rolle der Pandas in Python

Pandas ist ein Open-Source-Setup für eine Python-Programmiersprache sowie eine lizenzierte Python-Bibliothek, die leistungsstarke Datenanalysetools und benutzerfreundliche Datenstrukturen für die Programmiersprache Python bietet.

Um eine tiefgreifende Leistung bei der Datenmanipulation und -analyse zu erzielen, wurde das Segment Pandas vom Entwickler Mckinney als Teil von Python eingeführt. Eine Open Source Bibliothek sein. Hier ist die Abkürzung für Pandas wie folgt

Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Daten)

Das Aufbereiten und Mischen der Daten war das erste Ergebnis von Python vor der Einführung von Panda-Bibliotheken. nach der einführung der panda-bibliotheken blühte python im analytikbereich sehr auf. Die wichtigsten Ergebnisse von Panda sind:

1) Analyse von Daten

2) Datenaufbereitung

3) Datenmanipulation

4) Datenmodellierung

5) Datenanalyse

Die Hauptfelder, in denen Python mit Pandas verwendet wird, sind wie folgt:

1) Finanzen

2) Wirtschaft

3) Analytik usw

Installation des Pandas-Pakets

1) Öffnen Sie die Eingabeaufforderung Installed anaconda

2) Verwenden Sie den folgenden Befehl für die Paketinstallation

pip installieren

Bsp .: pip Pandas installieren

3) Jetzt können wir das installierte Paket in Ihr Programm importieren

Pandas verstehen

Die wichtigsten Datenstrukturen in Pandas sind wie folgt:

1) Serie: Eindimensionale Datenstruktur ist nach Größe unveränderlich.

Ex :

10

23

56

17

52

61

73

90

26

72

Parameter:

Parameter	Beschreibung
Daten	Konstanten, Listen und ndarrays
Index	Eindeutige Werte, die als Indexdarstellung dienen
dtype	Repräsentiert den Datentyp
Kopieren	Daten kopieren. Standardmäßig false

Beispielcode-Snippet:

Pandas als PD importieren

numpy als np importieren

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

Sample = PD.Series (Test_data)

Muster drucken

2) Datenrahmen: Ein Array, das heterogen und zweidimensional ist.

Ex :

Name	Alter	Geschlecht	Bewertung
Steve	32	Männlich	3, 45
Lia	28	Weiblich	4.6
Vin	45	Männlich	3.9
Katie	38	Weiblich	2, 78

Parameter:

Parameter	Beschreibung
Daten	Ndarrays, Serien, Karten, Liste
Index	Eindeutige Werte, die als Indexdarstellung dienen
Säulen	Beschriftungen für Spalten
dtype	Datentypwerte
Kopieren	Dient zum Kopieren von Daten

Beispielcode-Snippet:

Pandas als PD importieren

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

df = PD.DataFrame (Daten, Spalten = ('Name', 'Alter'))

drucke df

3) Panel: Es handelt sich um eine heterogene Datenstruktur, deren Format dreidimensional ist. die Daten in Panels verarbeitet.

Parameter:

Parameter	Beschreibung
Daten	Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, z. B. als ndarray, series, map, listen, dict, constants und auch als ein anderer DataFrame
Artikel	Achse = 0
Hauptachse	Achse = 1
Nebenachse	Achse = 2
dtype	Ein Datentyp für jede Spalte
Kopieren	Daten kopieren. Standard, falsch

Beispielcode-Snippet:

Pandas als PD importieren

numpy als np importieren

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

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

p = PD.Panel (Daten)

drucken

Pandas Vorteile

1) Anpassbare indizierte Datenrahmenobjekte.

2) Verschiedene Tools zur Unterstützung des Datenladens in Datenobjekte, unabhängig von deren Dateiformaten.

3) Datenabgleich auf effiziente Weise.

4) Pivot-Datensatz.

5) Datasets umformen.

6) Etikettenorientiertes Schneiden.

7) Datenindizierung und Teilmenge des Datasets mit höherem Volumen.

8) Effizientes Zusammenführen von Hochleistungsdatensätzen

9) Zeitreihenfunktionalität

Erforderliche Python Pandas-Fähigkeiten

1. Kenntnisse in Python Web

2. Vertrautheit mit ORM und verwandten Bibliotheken

3. Datenbankintegration

4. Fähigkeit zur Problemlösung

5. Fähigkeit, Code effektiv zu organisieren

Publikum für Python-Pandas

• Zielgruppe mit Interesse, Python zu lernen.
• Einzelperson, die Python Architect, Entwickler, Analyst, Tester werden möchte, auch relative berufliche Rollen.
• Hilft dabei, die beruflichen Aspekte und technischen Fähigkeiten von Fachleuten, die das Gleiche tun möchten, voranzutreiben.
• Interessierte Kandidaten für die Entwicklung von Python-Anwendungen.
• Menschen, die sich für Analytik interessieren und sich auf diesem Gebiet auskennen.

Fazit

Auf jeden Fall ist Python eine der vielseitigsten und stabilsten Sprachen eines Jahrzehnts. In diesem äußerst stabilen programmatischen Setup spielen Panda-Bibliotheksprogramme eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der datenbezogenen Aspekte dieser weit verbreiteten Sprache. Alle wichtigen Datenverarbeitungsbedürfnisse dieser flexiblen Sprache werden im Pandas-Setup berücksichtigt.

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