Mi a Panda?
A python Panda objektum-orientált, magas szintű programozási nyelv. A magas szintű nyelv az emberek számára érthető, az emberi nyelv szavait és kifejezéseit tartalmazza.
Miért gondolják az emberek a pythonot?
1) programozóbarát és könnyen érthető
2) Kiterjedt támogató könyvtárak
3) Jó rugalmasság és az alkatrészek integrációja (könnyen kombinálható alkalmazásokkal és eszközökkel)
4) platform hordozhatósága
5) Opensource elérhetőség stb.
A python munkaterületei?
1) Rendszerprogramozás (a python szkriptfelülete)
2) Építsen GUI-kat (pl .: vékonyabb)
3) Webdesign
4) Adatbázis-programozás
5) Tudományos programozás (pl .: Analytics számára)
6) Játék, képfeldolgozás, robotika stb.
A Pandák szerepe a Pythonban
A Pandák nyílt forráskódú programként szolgálnak a python programozási nyelvhez, valamint Python könyvtárhoz, amelyet engedélyeztek, amely nagy teljesítményű, adatelemző eszközöket és könnyen használható adatszerkezeteket kínál a Python programozási nyelv számára.
Az adatmanipulációs funkciók és az elemzés alapos teljesítményének elérése érdekében a Pckát szegmenst a Mckinney fejlesztő vezette be a python részeként. Légy nyílt forrású könyvtár. itt a pandák rövidítése az alábbiak szerint történik
Pandák ==> Pán (panel) + Das (adatok)
Az adatok elkészítése és ugyanaz a gondozás volt a python kezdeti eredményei a Panda könyvtárak bevezetése előtt. a panda könyvtárak bevezetése után a piton sokat virágzott az elemző szektorban. A panda fő eredményei:
1) az adatok elemzése
2) adatok előkészítése
3) adatmanipuláció
4) adatmodellezés
5) adatelemzés
A fő mezők, amelyeken a Python és a Pandák használják, az alábbiakban találhatók,
1) Pénzügy
2) közgazdaságtan
3) elemzés stb
Pandák csomag telepítése
1) Nyissa meg a Telepített anaconda promptot
2) Használja az alábbi parancsot a csomag telepítéséhez
pip telepítés
Például: pip telepítse a pandákat
3) Most már importálhatjuk a telepített csomagot a programodba
A Pandák megértése
A pandák fő adatstruktúrái a következők:
1) Sorozat: Az egydimenziós adatszerkezet méret szerint változatlan.
Például:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Paraméterek:
| Paraméter | Leírás |
| adat | Állandók, listák és ndarakciók |
| Index | Egyedi értékek, amelyek index reprezentációként szolgálnak |
| dtype | Az adattípust képviseli |
| másolat | Adatok másolása. alapértelmezés szerint hamis |
Minta kódrészlet:
importálja a pandákat PD-ként
importálni számot, mint np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Minta = PD.Series (Test_data)
nyomtatási minta
2) Adatkeret: heterogén és kétdimenziós formátumú tömb.
Például:
| Név | Kor | nem | Értékelés |
| Steve | 32 | Férfi | 3, 45 |
| Lia | 28 | Női | 4.6 |
| Vin | 45 | Férfi | 3.9 |
| Katie | 38 | Női | 2, 78 |
Paraméterek:
| Paraméter | Leírás |
| Adat | Ndarrays, sorozatok, térképek, lista |
| Index | Egyedi értékek, amelyek index reprezentációként szolgálnak |
| Oszlopok | Oszlopok címkéi |
| dtype | Adattípus értékek |
| másolat | Adatok másolására szolgál |
Minta kódrészlet:
importálja a pandákat PD-ként
adatok = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (adatok, oszlopok = ('Név', 'Kor'))
nyomtatás df
3) Panel: Ez egy heterogén adatszerkezet, három formátumú. amely panelen kezeli az adatokat.
Paraméterek:
| Paraméter | Leírás |
| adat | Az adatok különböző formákban vannak, például ndarray, sorozat, térkép, listák, dikt, konstansok és egy másik DataFrame |
| példány | tengely = 0 |
| major_axis | tengely = 1 |
| minor_axis | tengely = 2 |
| dtype | Az egyes oszlopok adattípusa |
| másolat | Adatok másolása. Alapértelmezés, hamis |
Minta kódrészlet:
importálja a pandákat PD-ként
importálni számot, mint np
data = ('1. tétel': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
„2. tétel”: PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (adatok)
nyomtatás
Pandák előnyei
1) Testreszabható indexelt adatkeret-objektumok.
2) Különböző eszközök az adatbetöltéshez az objektumokba, függetlenül azok fájlformátumaitól.
3) Az adatok hatékony összehangolása.
4) Pivot adatkészlet.
5) Adatkészletek átalakítása.
6) Címkeorientált szeletelés.
7) Adatok indexálása és a nagyobb kötetű adatkészlet részhalmazozása.
8) A nagy teljesítményű adatkészletek hatékony összevonása
9) Idősor-funkcionalitás
Szükséges Python Panda készségek
1. Tudás a python webben
2. Az ORM és a kapcsolódó könyvtárak ismerete
3. Adatbázis-integráció
4. Problémamegoldó képesség
5. Képesség a kód hatékony szervezéséhez
Közönség a Python pandák számára
- Közönség, aki érdeklődik a Python megtanulása iránt.
- Azok a személyek, akik Python építész, fejlesztő, elemző, tesztelő válik, viszonylag professzionális szerepek is.
- Elősegíti a szakemberek szakmai szempontjainak és műszaki készségeinek előmozdítását, akiknek ugyanezt kívánják tenni.
- Python alkalmazásfejlesztés érdekelt jelöltek.
- Emberek, akiknek érdeklődése van az elemzés megszerzésében és a szakterület megszerzésében.
Következtetés
Nyilvánvaló, hogy a Python az elmúlt egy évtizedben a sokoldalúbb és legstabilabb nyelv. Ebben a rendkívül stabil programozási beállításban a panda könyvtári programok nagy szerepet játszanak e széles körben elterjedt nyelv adatkapcsolatának fokozásában. Ennek a rugalmas nyelvnek az adatkezeléssel kapcsolatos legfontosabb igényeit szépen kezelik a pandák beállításában.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az a Pandák ?. Itt megvitassuk a pandák működését, megértését, szerepét, készségeit és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a gépi tanulás?
- Bevezetés a Pythonba
- Mi a Shell Scripting?
- Python operátorok
- A Python Panda DataFrame létrehozásának lépései
- Útmutató a hurokműveletekhéj-parancsfájlokhoz