Добро пожаловать в мое «Полное руководство по Pandas», здесь я помогу вам изучить основы «Pandas», потому что иногда Excel недостаточно для решения ваших проблем с данными.
Панды: -
Pandas — это популярная библиотека Python, которая широко используется для обработки и анализа данных. Он предоставляет быстрые, гибкие и простые в использовании структуры данных и функции, которые упрощают работу с данными в Python.
Что такое Панды: -
Pandas — это библиотека Python, построенная на основе библиотеки NumPy, которая предоставляет высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для Python. Он особенно хорошо подходит для работы с табличными данными, такими как данные, хранящиеся в файлах CSV или реляционных базах данных.
Структуры данных в пандах: -
В Pandas есть две ключевые структуры данных: Series и Dataframe.
Ряд: -
Серия — это одномерный объект, похожий на массив, который может содержать данные любого типа, например целые числа, числа с плавающей запятой, строки или объекты Python. Это как столбец в электронной таблице. Вы можете создать серию в Pandas, используя следующий синтаксис:
import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])
Датафрейм: -
Фрейм данных — это табличная структура данных, состоящая из строк и столбцов. Это похоже на электронную таблицу или таблицу SQL. Вы можете создать фрейм данных в Pandas, используя различные методы, такие как чтение данных из CSV-файла или базы данных, или создание фрейма данных с нуля. Вот пример создания фрейма данных из словаря:
import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'Jennifer'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
Это создаст объект dataframe с тремя столбцами («имя», «возраст», «пол») и четырьмя строками.
Основы панд: -
Если вы хотите изучить основы Pandas, перейдите в мой репозиторий GitHub, где я загрузил пошаговое руководство, чтобы узнать все.
СПАСИБО, ЧТО ПРОЧИТАЛИ ДО КОНЦА.
Подпишитесь на меня — Twitter
