Vad är Pandas?
En python Pandas är ett objektorienterat programmeringsspråk på hög nivå. Ett språk på hög nivå är ett som är förståeligt för människor, det innehåller ord och fraser från mänskligt språk.
Varför funderar människor på python?
1) programmerare vänlighet och lätt att förstå
2) Omfattande stödbibliotek
3) God flexibilitet och komponentintegration (Kan enkelt kombineras med applikationer och verktyg)
4) plattformsportabilitet
5) Öppningskällans tillgänglighet Etik …… ..
Arbetsområden med python?
1) Systemprogrammering (skriptansikte av python)
2) Bygg GUI: er (Ex: tunnare)
3) Webbdesign
4) Databasprogrammering
5) Vetenskaplig programmering (Ex: För Analytics)
6) Spel, bildbehandling, Robotics Etc …………
Pandas roll i Python
Pandas är en öppen källkodsinställning för ett Python-programmeringsspråk och även ett Python-bibliotek som har licensierats genom vilket erbjuder högpresterande, dataanalysverktyg och enkla att använda datastrukturer för Python-programmeringsspråket.
För att uppnå djupgående prestanda i datamanipuleringsfunktioner och analys introducerades segment Pandas av utvecklaren Mckinney som en del av python. Att vara ett öppen källkodsbibliotek. här förkortningen av pandor är som nedan
Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Data)
Förbereda uppgifterna och munga samma var de första resultaten av python före införandet av Panda-bibliotek. efter introduktionen av pandabibliotek började python blomstra mycket inom analyssektorn. De viktigaste resultaten av panda är:
1) analys av data
2) beredning av data
3) datamanipulation
4) datamodellering
5) dataanalys
De huvudsakliga fälten där Python med Pandas används är som nedan,
1) Finans
2) ekonomi
3) analys osv
Pandas paketinstallation
1) Öppna Installerad anaconda-prompten
2) Använd kommandot nedan för paketinstallation
pip installera
Ex: pip installera pandor
3) Nu kan vi importera det installerade paketet i ditt program
Förstå Pandas
De viktigaste datastrukturerna i pandor är som nedan:
1) Serie: Endimensionell datastruktur är oföränderlig efter storlek.
Ex:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parametrar:
| Parameter | Beskrivning |
| data | Konstanter, listor och ndarrays |
| Index | Unika värden som fungerar som indexrepresentation |
| dtype | Representerar datatypen |
| kopia | Kopiera data. falsk som standard |
Provkodavsnitt:
importera pandor som PD
importera numpy som np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Exempel = PD.Series (Test_data)
tryck prov
2) Dataframe: En matris som är heterogen och tvådimensionell i format.
Ex:
| namn | Ålder | Kön | Betyg |
| Steve | 32 | Manlig | 3, 45 |
| Lia | 28 | Kvinna | 4, 6 |
| Vin | 45 | Manlig | 3, 9 |
| Katie | 38 | Kvinna | 2, 78 |
Parametrar:
| Parameter | Beskrivning |
| Data | Ndarrays, serier, kartor, lista |
| Index | Unika värden som fungerar som indexrepresentation |
| kolumner | Etiketter för kolumner |
| dtype | Datatypvärden |
| kopia | Används för att kopiera data |
Provkodavsnitt:
importera pandor som PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (data, kolumner = ('Namn', 'Ålder'))
tryck df
3) Panel: Det är en heterogen datastruktur som är tredimensionell i format. som hanterar data i paneler.
Parametrar:
| Parameter | Beskrivning |
| data | Data tar olika former som ndarray, serier, karta, listor, dikter, konstanter och även en annan DataFrame |
| objekt | axeln = 0 |
| major_axis | axel = 1 |
| minor_axis | axeln = 2 |
| dtype | En datatyp för varje kolumn |
| kopia | Kopiera data. Standard, falsk |
Provkodavsnitt:
importera pandor som PD
importera numpy som np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (data)
skriva ut
Pandas fördelar
1) Anpassningsbara indexerade dataramobjekt.
2) Olika verktyg för att stödja datainlastning i dataobjekt oavsett filformat.
3) Datainriktning på ett effektivt sätt.
4) Pivot-datasätt.
5) Omforma datasätt.
6) Etikettorienterad skivning.
7) Dataindexering och inställning av datasystem med högre volym.
8) Slå samman högpresterande datasätt på ett effektivt sätt
9) Tidsserie-funktionalitet
Obligatoriska Python Pandas-färdigheter
1. Kunskap i pythonweb
2. ORM och relaterade bibliotekskunskap
3. Databasintegration
4. Problemlösningsförmåga
5. Förmåga att effektivt organisera kod
Publik för Python-pandor
- Publik med intresse för att lära sig Python.
- Individer som strävar efter att bli Python Architect, utvecklare, Analyst, Tester också relativa professionella roller.
- Hjälper till att föra fram de professionella aspekterna och tekniska färdigheterna för yrkesverksamma som är avsedda att göra detsamma.
- Python applikationsutveckling intresserade kandidater.
- Personer som är intresserade av att lära sig analys och få expertis inom detta område.
Slutsats
Definitivt är Python ett av de mest mångsidiga och stabila språken under ett decennium. I denna extremt stabila programmatiska inställning spelar pandabiblioteksprogram en stor roll i att öka de datorelaterade aspekterna av detta spridda språk. Alla de viktigaste datahanteringsrelaterade behoven på detta flexibla språk hanteras snyggt i panda-installationen.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är Pandas ?. Här diskuterade vi arbeta, förstå, roll, färdigheter och fördelar med pandor. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är maskininlärning?
- Introduktion till Python
- Vad är Shell Scripting?
- Python-operatörer
- Steg för att skapa Python Pandas DataFrame
- Guide till för loopverk i skalskript