V dnešním světě se práce s daty stala nezbytnou dovedností pro vývojáře i analytiky. Jedna výkonná knihovna, která pomáhá při provádění analýzy dat, je pandy, který je postaven nad programovacím jazykem Python. V tomto článku se podíváme na to, jak nainstalovat pandy v Pythonu pomocí Git, porozumět fungování knihovny a prozkoumat různé funkce, které nám pomohou při našich úlohách analýzy dat. Pojďme se tedy do toho rovnou ponořit.
Instalace pand pomocí Git
Chcete-li nainstalovat pandy pomocí Git, musíte nejprve naklonovat úložiště pandas z GitHubu do místního počítače. Jakmile budete mít kopii úložiště, můžete podle níže uvedených kroků vše správně nastavit.
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 .
Výše uvedený kód dělá následující:
- Klonuje úložiště pand.
- Změní aktuální adresář na složku pandas.
- Vytváří virtuální prostředí s názvem „venv“.
- Aktivuje virtuální prostředí.
- Nainstaluje pandy v upravitelném režimu, který vám umožní přímo upravovat zdrojový kód.
Nyní, když máme pandy nainstalované přes Git, můžeme s nimi začít pracovat v Pythonu.
Začínáme s pandami
Chcete-li začít používat pandy, budete muset importovat knihovnu do kódu Pythonu. Můžete to provést pomocí následujícího příkazu:
import pandas as pd
S nyní importovanými pandami můžete začít pracovat s datovými sadami v různých formátech, jako jsou databáze CSV, Excel nebo SQL. Pandas používá pro manipulaci s daty dvě klíčové datové struktury: DataFrame a Série.
DataFrame je dvourozměrná tabulka s označenými osami, zatímco Series je jednorozměrné označené pole. Tyto datové struktury vám umožňují provádět různé operace a analýzy s vašimi daty.
Načítání a průzkum dat
Abychom demonstrovali, jak používat pandy, uvažujme ukázkový soubor dat – soubor CSV s podrobnostmi o různých produktech, jejich kategoriích a cenách. Soubor můžete načíst a vytvořit DataFrame takto:
data = pd.read_csv('products.csv')
Chcete-li zobrazit obsah DataFrame, použijte následující příkaz:
print(data.head())
Projekt hlava() Funkce vrací prvních pět řádků DataFrame. Můžete také provádět další operace, jako je výpočet statistik, filtrování dat a manipulace se sloupci pomocí funkcí pandas.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Prostřednictvím tohoto článku jsme se dozvěděli, jak na to nainstalujte pandy v Pythonu pomocí Git a prozkoumal základní koncepty knihovny, jako jsou DataFrames a Series. Navíc jsme se dozvěděli o načítání a prozkoumávání dat pomocí funkcí pandas. S těmito základními koncepty jste nyní vybaveni znalostmi potřebnými k provádění úloh analýzy dat ve vašich projektech. Když budete pokračovat v práci s pandami, nezapomeňte prozkoumat širokou škálu funkcí a metod, které tato výkonná knihovna nabízí – ve světě dat je vždy co učit!
