W dzisiejszym świecie radzenie sobie z danymi stało się podstawową umiejętnością zarówno dla programistów, jak i analityków. Jedną z potężnych bibliotek, która pomaga w przeprowadzaniu analizy danych jest pandy, który jest zbudowany na bazie języka programowania Python. W tym artykule przyjrzymy się, jak zainstalować pandy w Pythonie za pomocą git, zrozumieć działanie biblioteki i zapoznać się z różnymi funkcjami, które pomogą nam w naszych zadaniach związanych z analizą danych. Więc zanurzmy się w nim.
Instalowanie pand przy użyciu Git
Aby zainstalować pandy za pomocą Git, musisz najpierw sklonować repozytorium pand z GitHub na lokalną maszynę. Po uzyskaniu kopii repozytorium możesz wykonać czynności wymienione poniżej, aby wszystko poprawnie skonfigurować.
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 .
Powyższy kod wykonuje następujące czynności:
- Klonuje repozytorium pandas.
- Zmienia bieżący katalog na folder pandas.
- Tworzy wirtualne środowisko o nazwie „venv”.
- Aktywuje środowisko wirtualne.
- Instaluje pandy w trybie edytowalnym, co pozwoli ci bezpośrednio modyfikować kod źródłowy.
Teraz, gdy mamy zainstalowane pandy przez Git, możemy zacząć z nimi pracować w Pythonie.
Pierwsze kroki z pandami
Aby rozpocząć korzystanie z pand, musisz zaimportować bibliotekę do kodu Pythona. Możesz to zrobić za pomocą następującego polecenia:
import pandas as pd
Po zaimportowaniu pand możesz rozpocząć pracę ze zbiorami danych w różnych formatach, takich jak bazy danych CSV, Excel lub SQL. Pandas wykorzystuje dwie kluczowe struktury danych do manipulacji danymi: Ramka danych i Serie.
DataFrame to dwuwymiarowa tabela z oznakowanymi osiami, podczas gdy Series to jednowymiarowa tablica z etykietami. Te struktury danych umożliwiają wykonywanie różnych operacji i analiz na danych.
Ładowanie i eksploracja danych
Aby zademonstrować, jak używać pand, rozważmy przykładowy zestaw danych — plik CSV ze szczegółami dotyczącymi różnych produktów, ich kategorii i cen. Możesz załadować plik i utworzyć ramkę danych w następujący sposób:
data = pd.read_csv('products.csv')
Aby wyświetlić zawartość DataFrame, użyj następującego polecenia:
print(data.head())
Połączenia głowa() funkcja zwraca pięć pierwszych wierszy DataFrame. Możesz także wykonywać inne operacje, takie jak obliczanie statystyk, filtrowanie danych i manipulowanie kolumnami za pomocą funkcji pandas.
Wnioski
Dzięki temu artykułowi dowiedzieliśmy się, jak to zrobić zainstaluj pandy w Pythonie za pomocą Git i zbadałem podstawowe koncepcje biblioteki, takie jak ramki danych i serie. Dodatkowo dowiedzieliśmy się o ładowaniu i eksplorowaniu danych za pomocą funkcji pandas. Dzięki tym podstawowym koncepcjom jesteś teraz wyposażony w wiedzę potrzebną do wykonywania zadań analizy danych w swoich projektach. Kontynuując pracę z pandami, zapoznaj się z szeroką gamą funkcji i metod oferowanych przez tę potężną bibliotekę — w świecie danych zawsze można dowiedzieć się więcej!
