सोडवले: गिटद्वारे पायथनमध्ये पांडा कसे स्थापित करावे

आजच्या जगात, डेटा हाताळणे हे विकसक आणि विश्लेषकांसाठी एक आवश्यक कौशल्य बनले आहे. डेटा विश्लेषण करण्यात मदत करणारी एक शक्तिशाली लायब्ररी आहे पांडा, जे पायथन प्रोग्रामिंग भाषेच्या शीर्षस्थानी तयार केले आहे. या लेखात, आम्ही पायथन वापरून पांडा कसे स्थापित करावे ते पाहू Git, लायब्ररीचे कार्य समजून घ्या आणि आमच्या डेटा विश्लेषण कार्यांमध्ये मदत करणारी विविध कार्ये एक्सप्लोर करा. तर, आपण त्यात डुबकी मारूया.

Git वापरून पांडा स्थापित करणे

Git वापरून पांडा स्थापित करण्यासाठी, तुम्हाला प्रथम GitHub वरून तुमच्या स्थानिक मशीनवर पांडा रेपॉजिटरी क्लोन करणे आवश्यक आहे. एकदा तुमच्याकडे रेपॉजिटरीची प्रत मिळाल्यावर, तुम्ही सर्वकाही व्यवस्थित सेट करण्यासाठी खाली नमूद केलेल्या चरणांचे अनुसरण करू शकता.

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 .

वरील कोड खालीलप्रमाणे करतो:

  • पांडा भांडार क्लोन करते.
  • पांडस फोल्डरमध्ये वर्तमान निर्देशिका बदलते.
  • "venv" नावाचे आभासी वातावरण तयार करते.
  • आभासी वातावरण सक्रिय करते.
  • संपादन करण्यायोग्य मोडमध्ये पांडा स्थापित करते, जे तुम्हाला थेट स्त्रोत कोड सुधारण्याची परवानगी देईल.

आता आमच्याकडे Git द्वारे pandas स्थापित केले आहेत, आम्ही Python मध्ये त्याच्यासह कार्य करण्यास प्रारंभ करू शकतो.

पांडांसह प्रारंभ करणे

पांडा वापरणे सुरू करण्यासाठी, तुम्हाला तुमच्या पायथन कोडमधील लायब्ररी आयात करावी लागेल. आपण खालील आदेश वापरून हे करू शकता:

import pandas as pd

आता इंपोर्ट केलेले पांडा, तुम्ही CSV, Excel किंवा SQL डेटाबेस सारख्या विविध फॉरमॅटमध्ये डेटासेटसह काम करण्यास सुरुवात करू शकता. डेटा मॅनिपुलेशनसाठी पांडा दोन प्रमुख डेटा संरचना वापरतात: डेटाफ्रेम आणि मालिका.

डेटाफ्रेम हे लेबल केलेल्या अक्षांसह द्विमितीय सारणी आहे, तर मालिका ही एक-आयामी, लेबल केलेली अॅरे आहे. या डेटा स्ट्रक्चर्स तुम्हाला तुमच्या डेटावर विविध ऑपरेशन्स आणि विश्लेषण करण्यास सक्षम करतात.

डेटा लोडिंग आणि एक्सप्लोरेशन

पांडा कसे वापरायचे हे दाखवण्यासाठी, चला नमुना डेटासेटचा विचार करू या – विविध उत्पादनांबद्दल तपशीलांसह, त्यांच्या श्रेणी आणि किमतींसह CSV फाइल. तुम्ही फाइल लोड करू शकता आणि याप्रमाणे डेटाफ्रेम तयार करू शकता:

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

डेटाफ्रेमची सामग्री पाहण्यासाठी, खालील आदेश वापरा:

print(data.head())

अगोदर निर्देश केलेल्या बाबीसंबंधी बोलताना डोके() फंक्शन डेटाफ्रेमच्या पहिल्या पाच पंक्ती परत करते. तुम्ही इतर ऑपरेशन्स देखील करू शकता जसे की आकडेवारीची गणना करणे, डेटा फिल्टर करणे आणि पांडा फंक्शन्स वापरून कॉलम हाताळणे.

निष्कर्ष

या लेखाद्वारे, आम्ही कसे ते शिकलो Git वापरून पायथनमध्ये पांडा स्थापित करा आणि लायब्ररीच्या मूलभूत संकल्पना एक्सप्लोर केल्या, जसे की DataFrames आणि Series. याव्यतिरिक्त, आम्ही पांडा फंक्शन्स वापरून डेटा लोड करणे आणि एक्सप्लोर करणे याबद्दल शिकलो. या मूलभूत संकल्पनांसह, आपण आता आपल्या प्रकल्पांमध्ये डेटा विश्लेषण कार्ये करण्यासाठी आवश्यक ज्ञानाने सुसज्ज आहात. तुम्ही पांडांसोबत काम करत असताना, या शक्तिशाली लायब्ररीने ऑफर केलेल्या फंक्शन्स आणि पद्धतींचा विस्तृत अॅरे एक्सप्लोर करण्याचे सुनिश्चित करा – डेटाच्या जगात शिकण्यासाठी नेहमीच बरेच काही असते!

संबंधित पोस्ट:

एक टिप्पणी द्या