En el món actual, el maneig de dades s'ha convertit en una habilitat essencial tant per als desenvolupadors com per als analistes. Una biblioteca potent que ajuda a realitzar l'anàlisi de dades és pandes, que està construït sobre el llenguatge de programació Python. En aquest article, veurem com instal·lar pandes a Python anar, entendre el funcionament de la biblioteca i explorar diverses funcions que ajudaran en les nostres tasques d'anàlisi de dades. Per tant, endinsem-nos-hi directament.
Instal·lant pandes amb Git
Per instal·lar pandas amb Git, primer heu de clonar el dipòsit de pandas de GitHub a la vostra màquina local. Un cop tingueu una còpia del repositori, podeu seguir els passos esmentats a continuació per configurar-ho tot correctament.
git clone git://github.com/pandas-dev/pandas.git cd pandas python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate` pip install -e .
El codi anterior fa el següent:
- Clona el dipòsit de pandas.
- Canvia el directori actual a la carpeta pandas.
- Crea un entorn virtual anomenat "venv".
- Activa l'entorn virtual.
- Instal·la pandes en mode editable, que us permetrà modificar directament el codi font.
Ara que tenim pandes instal·lats mitjançant Git, podem començar a treballar-hi a Python.
Començar amb els pandes
Per començar a utilitzar pandes, haureu d'importar la biblioteca al vostre codi Python. Podeu fer-ho amb l'ordre següent:
import pandas as pd
Amb els pandes ara importats, podeu començar a treballar amb conjunts de dades en diversos formats, com ara bases de dades CSV, Excel o SQL. Pandas utilitza dues estructures de dades clau per a la manipulació de dades: DataFrame i Sèrie.
Un DataFrame és una taula bidimensional amb eixos etiquetats, mentre que una sèrie és una matriu etiquetada unidimensional. Aquestes estructures de dades us permeten realitzar diverses operacions i anàlisis de les vostres dades.
Càrrega i exploració de dades
Per demostrar com utilitzar pandes, considerem un conjunt de dades de mostra: un fitxer CSV amb detalls sobre diferents productes, les seves categories i preus. Podeu carregar el fitxer i crear un DataFrame com aquest:
data = pd.read_csv('products.csv')
Per veure el contingut del DataFrame, utilitzeu l'ordre següent:
print(data.head())
El cap () La funció retorna les cinc primeres files del DataFrame. També podeu realitzar altres operacions com ara calcular estadístiques, filtrar dades i manipular columnes mitjançant funcions pandas.
Conclusió
Amb aquest article hem après com fer-ho instal·leu pandes a Python mitjançant Git i va explorar els conceptes bàsics de la biblioteca, com ara DataFrames i Series. A més, vam aprendre a carregar i explorar dades mitjançant funcions pandas. Amb aquests conceptes fonamentals, ara teniu els coneixements necessaris per realitzar tasques d'anàlisi de dades en els vostres projectes. A mesura que continueu treballant amb pandes, assegureu-vos d'explorar la gran varietat de funcions i mètodes que ofereix aquesta poderosa biblioteca; sempre hi ha més coses per aprendre al món de les dades!
