Mikä on Panda?
Python Pandas on oliokeskeinen korkean tason ohjelmointikieli. Korkean tason kieli on ihmisille ymmärrettävää, se sisältää ihmiskielen sanoja ja lauseita.
Miksi ihmiset pitävät pythonia?
1) ohjelmoijaystävällisyys ja helppo ymmärtää
2) Laaja tukikirjastot
3) Hyvä joustavuus ja komponenttien integrointi (voidaan helposti yhdistää sovelluksiin ja työkaluihin)
4) alustan siirrettävyys
5) Opensource saatavuus jne.
Tyttöalueet python?
1) Järjestelmäohjelmointi (pythonin komentosarjat)
2) Yhdistä GUI (esim .: ohuempi)
3) Verkkosuunnittelu
4) Tietokantaohjelmointi
5) Tieteellinen ohjelmointi (esim. Analyticsille)
6) Peli, kuvankäsittely, robotiikka jne.
Pandan rooli Pythonissa
Pandat ovat avoimen lähdekoodin asennus python-ohjelmointikielelle ja myös python-kirjasto, joka on lisensoitu ja joka tarjoaa korkean suorituskyvyn, tietojen analysointityökaluja ja helppokäyttöisiä tietorakenteita Python-ohjelmointikielelle.
Kehittäjä Mckinney esitteli segmentti Pandat, jotta saavutettaisiin syvällinen suorituskyky datan manipulaatiofunktioissa ja analysoinnissa osana pythonia. Ovat avoimen lähdekoodin kirjasto. tässä pandoiden lyhenne on alla oleva
Pandat ==> Pan (paneeli) + das (data)
Tietojen valmisteleminen ja saman ajaminen oli pythonin alustavia tuloksia ennen Panda-kirjastojen käyttöönottoa. pandakirjastojen käyttöönoton jälkeen python alkoi kukoistaa paljon analytiikka-alalla. Pandan tärkeimmät tulokset ovat:
1) tietojen analyysi
2) tietojen valmistelu
3) tietojen käsittely
4) datan mallintaminen
5) data-analyysi
Tärkeimmät kentät, joilla Pythonia ja Pandaa käytetään, ovat seuraavat,
1) Rahoitus
2) taloustiede
3) analytiikka jne
Panda-paketin asennus
1) Avaa Asennettu anaconda -kehote
2) Käytä alla olevaa komentoa paketin asennukseen
pip-asennus
Esimerkki: pip-asennuspandat
3) Nyt voimme tuoda asennetun paketin ohjelmaan
Pandajen ymmärtäminen
Pandajen tärkeimmät tietorakenteet ovat seuraavat:
1) Sarja: Yksiulotteinen tietorakenne on kooltaan muuttumaton.
Esimerkki:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametrit:
| Parametri | Kuvaus |
| data | Vakiot, luettelot ja alustat |
| Indeksi | Ainutlaatuiset arvot, jotka toimivat indeksiesityksenä |
| dtype | Edustaa tietotyyppiä |
| kopio | Kopioi tiedot. oletusarvoisesti väärä |
Esimerkkikoodinpätkä:
tuoda pandat PD: nä
Tuo numerot kuin np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Näyte = PD.Sarja (Test_data)
tulosta näyte
2) Tietokehys: Matriisi, joka on heterogeeninen ja muodossa kaksiulotteinen.
Esimerkki:
| Nimi | Ikä | sukupuoli | luokitus |
| Steve | 32 | Uros | 3, 45 |
| Lia | 28 | Nainen | 4.6 |
| Vin | 45 | Uros | 3, 9 |
| Katie | 38 | Nainen | 2, 78 |
Parametrit:
| Parametri | Kuvaus |
| data | Ndarrays, sarjat, kartat, luettelo |
| Indeksi | Ainutlaatuiset arvot, jotka toimivat indeksiesityksenä |
| pylväät | Sarakkeiden etiketit |
| dtype | Tietotyypin arvot |
| kopio | Käytetään tietojen kopiointiin |
Esimerkkikoodinpätkä:
tuoda pandat PD: nä
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (tiedot, sarakkeet = ('nimi', 'ikä'))
tulosta df
3) Paneeli: Se on heterogeeninen tietorakenne, jonka muoto on kolmiulotteinen. joka käsittelee tietoja paneeleissa.
Parametrit:
| Parametri | Kuvaus |
| data | Tiedot ovat eri muodoissa, kuten ndarray, sarja, kartta, luettelot, dict, vakiot ja myös toinen DataFrame |
| kohdetta | akseli = 0 |
| major_axis | akseli = 1 |
| minor_axis | akseli = 2 |
| dtype | Kunkin sarakkeen tietotyyppi |
| kopio | Kopioi tiedot. Oletus, väärä |
Esimerkkikoodinpätkä:
tuoda pandat PD: nä
Tuo numerot kuin np
data = ('Kohta 1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Kohta 2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (tiedot)
Tulosta
Pandaan edut
1) Muokattavat indeksoidut tietokehyksen objektit.
2) Erilaisia työkaluja tietojen lataamiseen dataobjekteihin niiden tiedostomuodoista riippumatta.
3) Tietojen kohdistaminen tehokkaalla tavalla.
4) Pivot-tietojoukko.
5) Muodosta tietojoukot uudelleen.
6) Etikettiorientointi.
7) Tietojen indeksointi ja suuremman volyymin aineiston alajoukko.
8) Suorituskykyisten tietoaineistojen yhdistäminen tehokkaalla tavalla
9) Aikasarja-toiminnallisuus
Vaadittavat Python Pandataidot
1. Tieto python-verkosta
2. ORM: n ja siihen liittyvien kirjastojen tuntemus
3. Tietokantojen integrointi
4. Ongelmanratkaisukyky
5. Kyky järjestää koodi tehokkaasti
Yleisö Python-pandaille
- Yleisö, jolla on kiinnostusta oppia Pythonia.
- Henkilö, joka haluaa tulla Python-arkkitehdiksi, kehittäjäksi, analyytikoksi, testaajaksi, on myös suhteellisen ammatillinen rooli.
- Auttaa etenemään eteenpäin ammattilaisten ammatillisissa näkökohdissa ja teknisissä taitoissa, joiden on tarkoitus tehdä sama.
- Python-sovelluskehitys kiinnostuneet ehdokkaat.
- Ihmiset, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan analytiikkaa ja saamaan asiantuntemusta tällä alalla.
johtopäätös
Ehdottomasti, Python on yksi monipuolisimmista ja vakaimmista kielistä vuosikymmenen aikana. Tässä erittäin vakaassa ohjelmallisessa asennuksessa pandakirjasto-ohjelmilla on suuri rooli vahvistettaessa tämän laajalti levinneen kielen dataan liittyviä näkökohtia. Tämän joustavan kielen kaikki tärkeimmät tietojenkäsittelyyn liittyvät tarpeet käsitellään hienosti pandassa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas aiheeseen Mikä on Pandas ?. Tässä keskustelimme pandoiden työskentelystä, ymmärtämisestä, roolista, taidoista ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on koneoppiminen?
- Johdanto Pythoniin
- Mikä on Shell Scripting?
- Python-operaattorit
- Vaiheet Python Pandas DataFrame -sovelluksen luomiseen
- Opas silmukkatyöhön komentosarjoissa