Što je Panda?
Python Pandas je objektno orijentirani programski jezik visoke razine. Jezik na visokoj razini onaj je koji je razumljiv ljudima, sadrži riječi i izraze iz ljudskog jezika.
Zašto ljudi smatraju piton?
1) susretljivost s programerom i lako razumljiva
2) Opsežne biblioteke podrške
3) Dobra fleksibilnost i integracija komponenata (Može se lako kombinirati s aplikacijama i alatima)
4) prenosivost platforme
5) Raspoloživost otvorenih izvora itd …
Radna područja pytona?
1) Sustavno programiranje (Skripcijsko lice pytona)
2) Napravite GUI-ove (na primjer: tanji)
3) Web dizajn
4) Programiranje baza podataka
5) Znanstveno programiranje (npr. Za Google Analytics)
6) Igre, obrada slika, robotika itd. …………
Uloga Panda u Pythonu
Pande su postavka otvorenog koda za programski jezik python-a, a također je i licenca python koja ima licencu koja nudi visoke performanse, alate za analizu podataka i jednostavne strukture podataka za programski jezik Python.
Za postizanje dubokih performansi u funkcijama i analizama podataka, segment Pandas razvio je programer Mckinney kao dio pytona. Budući da je knjižnica otvorenog koda. ovdje je skraćenica pande kao dolje
Pandas ==> Pomicanje (ploča) + crtica (podaci)
Priprema podataka i njihovo premještanje bili su početni ishodi pythona prije uvođenja knjižnica Panda. nakon uvođenja knjižnica pande python je počeo cvjetati u analitičkom sektoru. Glavni ishodi pande su:
1) analiza podataka
2) priprema podataka
3) manipulacija podacima
4) modeliranje podataka
5) analiza podataka
Glavna polja u kojima se Python s Pandas koristi su dolje navedena,
1) Financije
2) ekonomija
3) analitika itd
Instalacija pandas paketa
1) Otvorite prompt Instalirani anakonda
2) Koristite naredbu za instalaciju paketa
instaliranje pipa
Primjer: pip instalacija pande
3) Sada možemo uvesti instalirani paket u vaš program
Razumijevanje Panda
Ključne strukture podataka u pandama su kako slijedi:
1) Serija: Jednodimenzionalna struktura podataka nepromjenjiva je veličina.
Npr:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametri:
| Parametar | Opis |
| podaci | Konstante, popisi i ndarrays |
| Indeks | Jedinstvene vrijednosti koje djeluju kao prikaz indeksa |
| dtype | Predstavlja vrstu podataka |
| kopirati | Kopirajte podatke. false zadano |
Isječak uzorka koda:
uvesti pande kao PD
uvesti numpy kao np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Uzorak = PD.Series (test_data)
uzorak za ispis
2) Dataframe: Niz koji je heterogen i dvodimenzionalan po formatu.
Npr:
| Ime | Dob | rod | Ocjena |
| Steve | 32 | Muški | 3.45 |
| Lia | 28 | Žena | 4.6 |
| Vin | 45 | Muški | 3.9 |
| Katie | 38 | Žena | 2.78 |
Parametri:
| Parametar | Opis |
| Podaci | Ndarrays, serija, karte, popis |
| Indeks | Jedinstvene vrijednosti koje djeluju kao prikaz indeksa |
| Kolumne | Oznake za stupce |
| dtype | Vrijednosti vrste podataka |
| kopirati | Koristi se za kopiranje podataka |
Isječak uzorka koda:
uvesti pande kao PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (podaci, stupci = ('Ime', 'Dob'))
ispis df
3) Ploča: To je heterogena struktura podataka, koja je trodimenzionalna. koji obrađuje podatke u pločama.
Parametri:
| Parametar | Opis |
| podaci | Podaci imaju različite oblike poput ndarray, serija, mapa, popisa, navod, konstante i još jedan DataFrame |
| stavke | os = 0 |
| major_axis | os = 1 |
| minor_axis | os = 2 |
| dtype | Vrsta podataka svakog stupca |
| kopirati | Kopirajte podatke. Zadano, lažno |
Isječak uzorka koda:
uvesti pande kao PD
uvesti numpy kao np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (podaci)
ispis
Prednosti pande
1) Prilagodljivi indeksirani objekti okvira podataka.
2) Različiti alati za podršku učitavanja podataka u podatkovne objekte bez obzira na njihove formate datoteka.
3) Usklađivanje podataka na učinkovit način.
4) Splet podataka.
5) Preoblikujte skupove podataka.
6) Rezanje orijentirano na etiketu.
7) Indeksiranje podataka i podskup podataka podataka veće količine.
8) Djelotvorno spajanje skupova podataka visokih performansi
9) Funkcionalnost vremenskih serija
Potrebne Python Pandas Skills
1. Znanje o python webu
2. Poznavanje ORM-a i povezanih biblioteka
3. Integracija baze podataka
4. Sposobnost rješavanja problema
5. Sposobnost učinkovitog organiziranja koda
Publika za Python pande
- Publika sa zanimanjem za učenje Pythona.
- Pojedinci koji teže postati Python arhitekt, programer, analitičar, Tester imaju i relativne profesionalne uloge.
- Pomaže u napretku profesionalnih aspekata i skupa tehničkih vještina profesionalaca koji bi isto trebali raditi.
- Razvoj aplikacija Python zainteresiranih kandidata.
- Ljudi koji su zainteresirani za učenje analitike i stjecanje stručnosti u ovom polju.
Zaključak
Definitivno, Python je jedan od najsvestranijih i najstabilnijih jezika tijekom desetljeća. U ovom izuzetno stabilnom programskom okruženju, knjižnični programi panda imaju veliku ulogu u pojačavanju aspekata podataka ovog široko rasprostranjenog jezika. Sve glavne potrebe vezane uz rukovanje podacima ovog fleksibilnog jezika lijepo su riješene u postavljanju pandi.
Preporučeni članci
Ovo je vodič koji je Pandas? Ovdje smo razgovarali o radu, razumijevanju, ulozi, vještinama i prednostima pandi. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je strojno učenje?
- Uvod u Python
- Što je Shell Scripting?
- Operatori Pythona
- Koraci za stvaranje Python Pandas DataFrame-a
- Vodič za petlje djeluje u skriptu školjki