Nykymaailmassa datan käsittelystä on tullut olennainen taito niin kehittäjille kuin analyytikoillekin. Yksi tehokas kirjasto, joka auttaa tietojen analysoinnissa, on pandas, joka on rakennettu Python-ohjelmointikielen päälle. Tässä artikkelissa tarkastellaan, kuinka pandat asennetaan Pythonissa käyttämällä mennä, ymmärtää kirjaston toimintaa ja tutkia erilaisia toimintoja, jotka auttavat data-analyysitehtävissämme. Sukeltakaamme siis suoraan siihen.
Pandan asentaminen Gitin avulla
Jos haluat asentaa pandat Gitin avulla, sinun on ensin kloonattava panda-arkisto GitHubista paikalliseen koneellesi. Kun sinulla on kopio arkistosta, voit määrittää kaiken oikein noudattamalla alla mainittuja ohjeita.
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 .
Yllä oleva koodi tekee seuraavaa:
- Kloonaa pandavaraston.
- Muuttaa nykyisen hakemiston pandas-kansioksi.
- Luo virtuaalisen ympäristön nimeltä "venv".
- Aktivoi virtuaaliympäristön.
- Asentaa pandat muokattavaan tilaan, jonka avulla voit muokata lähdekoodia suoraan.
Nyt kun pandat on asennettu Gitin kautta, voimme aloittaa työskentelyn sen kanssa Pythonissa.
Aloitus pandoilla
Jotta voit aloittaa pandan käytön, sinun on tuotava Python-koodisi kirjasto. Voit tehdä tämän käyttämällä seuraavaa komentoa:
import pandas as pd
Kun pandat on nyt tuotu, voit aloittaa työskentelyn eri muodoissa olevien tietojoukkojen, kuten CSV-, Excel- tai SQL-tietokantojen, kanssa. Pandas käyttää kahta avaintietorakennetta tietojen käsittelyyn: Datakehys ja Sarjat.
DataFrame on kaksiulotteinen taulukko, jossa on nimiöidyt akselit, kun taas sarja on yksiulotteinen merkitty taulukko. Näiden tietorakenteiden avulla voit suorittaa erilaisia toimintoja ja analyyseja tiedoillesi.
Tietojen lataaminen ja tutkiminen
Havainnollistaaksesi, kuinka pandoja käytetään, tarkastellaan esimerkkitietoaineistoa – CSV-tiedostoa, jossa on tietoja eri tuotteista, niiden luokista ja hinnoista. Voit ladata tiedoston ja luoda DataFramen seuraavasti:
data = pd.read_csv('products.csv')
Voit tarkastella DataFrame-kehyksen sisältöä käyttämällä seuraavaa komentoa:
print(data.head())
- pää() funktio palauttaa DataFramen viisi ensimmäistä riviä. Voit myös suorittaa muita toimintoja, kuten laskea tilastoja, suodattaa tietoja ja käsitellä sarakkeita pandatoimintojen avulla.
Yhteenveto
Tämän artikkelin kautta opimme, miten asenna pandat Pythoniin Gitin avulla ja tutki kirjaston peruskäsitteitä, kuten DataFrames ja Series. Lisäksi opimme lataamaan ja tutkimaan tietoja pandatoimintojen avulla. Näiden peruskäsitteiden avulla sinulla on nyt tiedot, joita tarvitaan data-analyysitehtävien suorittamiseen projekteissasi. Kun jatkat työskentelyä pantojen kanssa, muista tutustua tämän tehokkaan kirjaston tarjoamiin laajaan valikoimaan toimintoja ja menetelmiä – datan maailmassa on aina enemmän opittavaa!
