U današnjem svijetu, rukovanje podacima postalo je ključna vještina za programere i analitičare. Jedna moćna biblioteka koja pomaže u izvođenju analize podataka je pande, koji je izgrađen na temelju programskog jezika Python. U ovom članku ćemo pogledati kako instalirati pande u Python pomoću ići, razumjeti rad knjižnice i istražiti razne funkcije koje će nam pomoći u zadacima analize podataka. Dakle, zaronimo odmah u to.
Instaliranje pandi pomoću Gita
Da biste instalirali pande koristeći Git, prvo morate klonirati repozitorij pandas s GitHuba na vaš lokalni stroj. Nakon što dobijete kopiju repozitorija, možete slijediti dolje navedene korake kako biste sve pravilno postavili.
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 .
Gornji kod čini sljedeće:
- Klonira spremište pandi.
- Mijenja trenutni direktorij u mapu pandas.
- Stvara virtualno okruženje pod nazivom "venv".
- Aktivira virtualno okruženje.
- Instalira pande u modu za uređivanje, što će vam omogućiti da izravno mijenjate izvorni kod.
Sada kada imamo instalirane pande putem Gita, možemo početi raditi s njima u Pythonu.
Prvi koraci s pandama
Da biste počeli koristiti pande, morat ćete uvesti biblioteku u svoj Python kod. To možete učiniti pomoću sljedeće naredbe:
import pandas as pd
S pandama koje su sada uvezene, možete početi raditi sa skupovima podataka u različitim formatima, kao što su CSV, Excel ili SQL baze podataka. Pandas koristi dvije ključne strukture podataka za manipulaciju podacima: DataFrame i Serija.
DataFrame je dvodimenzionalna tablica s označenim osima, dok je serija jednodimenzionalni označeni niz. Ove podatkovne strukture omogućuju vam izvođenje raznih operacija i analiza vaših podataka.
Učitavanje i istraživanje podataka
Da bismo pokazali kako koristiti pande, razmotrimo uzorak skupa podataka – CSV datoteku s detaljima o različitim proizvodima, njihovim kategorijama i cijenama. Možete učitati datoteku i stvoriti DataFrame ovako:
data = pd.read_csv('products.csv')
Za pregled sadržaja DataFramea koristite sljedeću naredbu:
print(data.head())
Korištenje električnih romobila ističe glava() funkcija vraća prvih pet redaka DataFramea. Također možete izvoditi druge operacije kao što su izračunavanje statistike, filtriranje podataka i manipuliranje stupcima pomoću pandas funkcija.
Zaključak
Kroz ovaj članak smo naučili kako instalirajte pande u Python koristeći Git i istražio osnovne koncepte biblioteke, kao što su DataFrames i Series. Osim toga, naučili smo o učitavanju i istraživanju podataka pomoću pandas funkcija. S ovim temeljnim konceptima sada ste opremljeni znanjem potrebnim za obavljanje zadataka analize podataka u svojim projektima. Dok nastavljate raditi s pandama, svakako istražite široku lepezu funkcija i metoda koje nudi ova moćna biblioteka – u svijetu podataka uvijek možete naučiti više!
