In der heutigen Welt ist der Umgang mit Daten zu einer wesentlichen Fähigkeit für Entwickler und Analysten geworden. Eine leistungsstarke Bibliothek, die bei der Durchführung von Datenanalysen hilft, ist Pandas, das auf der Programmiersprache Python aufbaut. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man Pandas in Python installiert Git, verstehen Sie die Funktionsweise der Bibliothek und erkunden Sie verschiedene Funktionen, die uns bei unseren Datenanalyseaufgaben helfen werden. Lassen Sie uns also gleich eintauchen.
Pandas mit Git installieren
Um Pandas mit Git zu installieren, müssen Sie zuerst das Pandas-Repository von GitHub auf Ihren lokalen Computer klonen. Sobald Sie eine Kopie des Repositorys haben, können Sie die unten aufgeführten Schritte ausführen, um alles richtig einzurichten.
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 .
Der obige Code macht folgendes:
- Klont das Pandas-Repository.
- Ändert das aktuelle Verzeichnis in den Pandas-Ordner.
- Erstellt eine virtuelle Umgebung namens „venv“.
- Aktiviert die virtuelle Umgebung.
- Installiert Pandas im bearbeitbaren Modus, sodass Sie den Quellcode direkt ändern können.
Jetzt, da wir Pandas über Git installiert haben, können wir damit in Python arbeiten.
Erste Schritte mit Pandas
Um mit der Verwendung von Pandas zu beginnen, müssen Sie die Bibliothek in Ihren Python-Code importieren. Sie können dies mit dem folgenden Befehl tun:
import pandas as pd
Mit jetzt importierten Pandas können Sie mit Datensätzen in verschiedenen Formaten wie CSV-, Excel- oder SQL-Datenbanken arbeiten. Pandas verwendet zwei Schlüsseldatenstrukturen für die Datenmanipulation: Datenrahmen und Modellreihe.
Ein DataFrame ist eine zweidimensionale Tabelle mit beschrifteten Achsen, während eine Serie ein eindimensionales, beschriftetes Array ist. Diese Datenstrukturen ermöglichen es Ihnen, verschiedene Operationen und Analysen an Ihren Daten durchzuführen.
Laden und Erkunden von Daten
Um zu demonstrieren, wie Pandas verwendet werden, betrachten wir einen Beispieldatensatz – eine CSV-Datei mit Details zu verschiedenen Produkten, ihren Kategorien und Preisen. Sie können die Datei laden und einen DataFrame wie folgt erstellen:
data = pd.read_csv('products.csv')
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Inhalt des DataFrame anzuzeigen:
print(data.head())
Das Kopf() Die Funktion gibt die ersten fünf Zeilen des DataFrame zurück. Sie können auch andere Operationen wie das Berechnen von Statistiken, das Filtern von Daten und das Bearbeiten von Spalten mit Pandas-Funktionen durchführen.
Zusammenfassung
Durch diesen Artikel haben wir gelernt, wie es geht Installieren Sie Pandas in Python mit Git und erkundete die grundlegenden Konzepte der Bibliothek, wie z. B. DataFrames und Series. Außerdem haben wir gelernt, Daten mit Pandas-Funktionen zu laden und zu untersuchen. Mit diesen grundlegenden Konzepten sind Sie nun mit dem nötigen Wissen ausgestattet, um Datenanalyseaufgaben in Ihren Projekten durchzuführen. Erkunden Sie bei Ihrer weiteren Arbeit mit Pandas unbedingt die große Auswahl an Funktionen und Methoden, die diese leistungsstarke Bibliothek zu bieten hat – in der Welt der Daten gibt es immer mehr zu lernen!
