Diselesaikan: bagaimana untuk memasang panda dalam python oleh git

Dalam dunia hari ini, berurusan dengan data telah menjadi kemahiran penting untuk pembangun dan penganalisis. Satu perpustakaan berkuasa yang membantu dalam melaksanakan analisis data ialah panda, yang dibina di atas bahasa pengaturcaraan Python. Dalam artikel ini, kita akan melihat cara memasang panda dalam Python menggunakan Git, memahami kerja perpustakaan dan meneroka pelbagai fungsi yang akan membantu dalam tugasan analisis data kami. Jadi, marilah kita menyelaminya.

Memasang panda menggunakan Git

Untuk memasang panda menggunakan Git, anda perlu mengklonkan repositori panda dari GitHub ke mesin tempatan anda terlebih dahulu. Sebaik sahaja anda mempunyai salinan repositori, anda boleh mengikuti langkah-langkah yang dinyatakan di bawah untuk menyediakan semuanya dengan betul.

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 .

Kod di atas melakukan perkara berikut:

  • Mengklonkan repositori panda.
  • Menukar direktori semasa kepada folder panda.
  • Mencipta persekitaran maya yang dipanggil "venv".
  • Mengaktifkan persekitaran maya.
  • Memasang panda dalam mod boleh diedit, yang akan membolehkan anda mengubah suai kod sumber secara langsung.

Memandangkan kita telah memasang panda melalui Git, kita boleh mula bekerja dengannya dalam Python.

Bermula dengan panda

Untuk mula menggunakan panda, anda perlu mengimport perpustakaan dalam kod Python anda. Anda boleh melakukan ini menggunakan arahan berikut:

import pandas as pd

Dengan panda kini diimport, anda boleh mula bekerja dengan set data dalam pelbagai format, seperti pangkalan data CSV, Excel atau SQL. Pandas menggunakan dua struktur data utama untuk manipulasi data: DataFrame and Siri.

DataFrame ialah jadual dua dimensi dengan paksi berlabel, manakala Siri ialah tatasusunan berlabel satu dimensi. Struktur data ini membolehkan anda melakukan pelbagai operasi dan analisis pada data anda.

Pemuatan data dan penerokaan

Untuk menunjukkan cara menggunakan panda, mari kita pertimbangkan set data sampel – fail CSV dengan butiran tentang produk yang berbeza, kategori dan harganya. Anda boleh memuatkan fail dan membuat DataFrame seperti ini:

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

Untuk melihat kandungan DataFrame, gunakan arahan berikut:

print(data.head())

. kepala() fungsi mengembalikan lima baris pertama DataFrame. Anda juga boleh melakukan operasi lain seperti mengira statistik, menapis data dan memanipulasi lajur menggunakan fungsi panda.

Kesimpulan

Melalui artikel ini, kami belajar bagaimana untuk pasang panda dalam Python menggunakan Git dan meneroka konsep asas perpustakaan, seperti DataFrames dan Series. Selain itu, kami belajar tentang memuatkan dan meneroka data menggunakan fungsi panda. Dengan konsep asas ini, anda kini dilengkapi dengan pengetahuan yang diperlukan untuk melaksanakan tugasan analisis data dalam projek anda. Sambil anda terus bekerja dengan panda, pastikan anda meneroka pelbagai fungsi dan kaedah yang ditawarkan oleh perpustakaan hebat ini – sentiasa ada lagi yang perlu dipelajari dalam dunia data!

Related posts:

Tinggalkan komen