Atrisināts: kā instalēt pandas python, izmantojot git

Mūsdienu pasaulē datu apstrāde ir kļuvusi par būtisku prasmi gan izstrādātājiem, gan analītiķiem. Viena jaudīga bibliotēka, kas palīdz veikt datu analīzi, ir pandas, kas ir veidota uz Python programmēšanas valodas. Šajā rakstā mēs apskatīsim, kā instalēt pandas Python, izmantojot Git, izprast bibliotēkas darbību un izpētīt dažādas funkcijas, kas palīdzēs mūsu datu analīzes uzdevumos. Tātad, iedziļināsimies tajā.

Pandu instalēšana, izmantojot Git

Lai instalētu pandas, izmantojot Git, vispirms ir jāklonē pandu repozitorijs no GitHub uz vietējo datoru. Kad esat ieguvis repozitorija kopiju, varat veikt tālāk minētās darbības, lai pareizi iestatītu visu.

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 .

Iepriekš minētais kods veic šādas darbības:

  • Klonē pandu krātuvi.
  • Maina pašreizējo direktoriju uz mapi Pandas.
  • Izveido virtuālo vidi ar nosaukumu “venv”.
  • Aktivizē virtuālo vidi.
  • Instalē pandas rediģējamajā režīmā, kas ļaus tieši modificēt avota kodu.

Tagad, kad pandas ir instalētas, izmantojot Git, mēs varam sākt ar to strādāt Python.

Darba sākšana ar pandām

Lai sāktu lietot pandas, jums būs jāimportē bibliotēka savā Python kodā. To var izdarīt, izmantojot šādu komandu:

import pandas as pd

Tagad, kad pandas ir importētas, varat sākt strādāt ar dažādu formātu datu kopām, piemēram, CSV, Excel vai SQL datu bāzēm. Pandas datu manipulācijām izmanto divas galvenās datu struktūras: DataFrame un Sērija.

DataFrame ir divdimensiju tabula ar marķētām asīm, savukārt sērija ir viendimensijas marķēts masīvs. Šīs datu struktūras ļauj veikt dažādas darbības un datu analīzes.

Datu ielāde un izpēte

Lai parādītu, kā lietot pandas, apskatīsim datu kopas paraugu — CSV failu ar detalizētu informāciju par dažādiem produktiem, to kategorijām un cenām. Varat ielādēt failu un izveidot DataFrame šādi:

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

Lai skatītu DataFrame saturu, izmantojiet šo komandu:

print(data.head())

Jūsu darbs IR Klientu apkalpošana galva () funkcija atgriež pirmās piecas DataFrame rindas. Varat arī veikt citas darbības, piemēram, aprēķināt statistiku, filtrēt datus un manipulēt ar kolonnām, izmantojot pandas funkcijas.

Secinājumi

Izmantojot šo rakstu, mēs uzzinājām, kā instalējiet pandas programmā Python, izmantojot Git un izpētīja bibliotēkas pamatjēdzienus, piemēram, DataFrames un Series. Turklāt mēs uzzinājām par datu ielādi un izpēti, izmantojot pandas funkcijas. Izmantojot šos pamatjēdzienus, jūs tagad esat aprīkots ar zināšanām, kas nepieciešamas datu analīzes uzdevumu veikšanai savos projektos. Turpinot strādāt ar pandām, noteikti izpētiet plašo funkciju un metožu klāstu, ko var piedāvāt šī jaudīgā bibliotēka — datu pasaulē vienmēr ir ko mācīties!

Related posts:

Leave a Comment