נפתרה: כיצד להתקין פנדות בפיתון על ידי git

בעולם של היום, התמודדות עם נתונים הפכה למיומנות חיונית עבור מפתחים ואנליסטים כאחד. ספרייה חזקה אחת שעוזרת בביצוע ניתוח נתונים היא דובי פנדה, אשר בנויה על גבי שפת התכנות Python. במאמר זה, נבחן כיצד להתקין פנדות ב-Python באמצעות Git, להבין את פעולת הספרייה ולחקור פונקציות שונות שיסייעו במשימות ניתוח הנתונים שלנו. אז תן לנו לצלול ישר לתוך זה.

התקנת פנדות באמצעות Git

כדי להתקין פנדות באמצעות Git, תחילה עליך לשכפל את מאגר הפנדות מ-GitHub למחשב המקומי שלך. לאחר שיש לך עותק של המאגר, תוכל לבצע את השלבים המוזכרים להלן כדי להגדיר הכל כראוי.

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 .

הקוד למעלה עושה את הדברים הבאים:

• משבט את מאגר הפנדות.
• משנה את הספרייה הנוכחית לתיקיית הפנדות.
• יוצר סביבה וירטואלית בשם "venv".
• מפעיל את הסביבה הוירטואלית.
• מתקין פנדות במצב ניתן לעריכה, שיאפשר לך לשנות את קוד המקור ישירות.

כעת, לאחר שהותקנו לנו פנדות דרך Git, אנו יכולים להתחיל לעבוד איתה ב-Python.

תחילת העבודה עם פנדות

כדי להתחיל להשתמש בפנדות, תצטרך לייבא את הספרייה בקוד Python שלך. אתה יכול לעשות זאת באמצעות הפקודה הבאה:

import pandas as pd

עם פנדות המיובאות כעת, אתה יכול להתחיל לעבוד עם מערכי נתונים בפורמטים שונים, כגון מסדי נתונים של CSV, Excel או SQL. Pandas משתמשת בשני מבני נתונים מרכזיים למניפולציה של נתונים: DataFrame ו סדרה.

DataFrame היא טבלה דו-ממדית עם צירים מסומנים, בעוד ש-Series היא מערך חד-ממדי עם תווית. מבני נתונים אלו מאפשרים לך לבצע פעולות וניתוחים שונים על הנתונים שלך.

טעינת נתונים וחקירה

כדי להדגים כיצד להשתמש בפנדות, הבה נבחן מערך נתונים לדוגמה - קובץ CSV עם פרטים על מוצרים שונים, הקטגוריות והמחירים שלהם. אתה יכול לטעון את הקובץ וליצור DataFrame בצורה הבאה:

data = pd.read_csv('products.csv')

כדי להציג את התוכן של DataFrame, השתמש בפקודה הבאה:

print(data.head())

אל האני רֹאשׁ() הפונקציה מחזירה את חמש השורות הראשונות של ה-DataFrame. אתה יכול גם לבצע פעולות אחרות כמו חישוב סטטיסטיקה, סינון נתונים ותפעול עמודות באמצעות פונקציות פנדה.

סיכום

באמצעות מאמר זה, למדנו כיצד לעשות זאת התקן פנדות ב-Python באמצעות Git וחקר את המושגים הבסיסיים של הספרייה, כגון DataFrames ו-Series. בנוסף, למדנו על טעינה וחקר נתונים באמצעות פונקציות פנדה. עם המושגים הבסיסיים הללו, אתה מצויד כעת בידע הדרוש לביצוע משימות ניתוח נתונים בפרויקטים שלך. בזמן שאתה ממשיך לעבוד עם פנדות, הקפד לחקור את המגוון העצום של פונקציות ושיטות שיש לספרייה החזקה הזו להציע - תמיד יש עוד מה ללמוד בעולם הנתונים!