Vyriešené: ako nainštalovať pandy v pythone pomocou git

V dnešnom svete sa práca s údajmi stala nevyhnutnou zručnosťou pre vývojárov aj analytikov. Jedna výkonná knižnica, ktorá pomáha pri vykonávaní analýzy údajov, je pandy, ktorý je postavený na vrchole programovacieho jazyka Python. V tomto článku sa pozrieme na to, ako nainštalovať pandy v Pythone ísť, pochopiť fungovanie knižnice a preskúmať rôzne funkcie, ktoré nám pomôžu pri úlohách analýzy údajov. Poďme sa teda ponoriť priamo do toho.

Inštalácia pandy pomocou Git

Ak chcete nainštalovať pandy pomocou Git, musíte najprv naklonovať úložisko pandy z GitHubu na váš lokálny počítač. Keď budete mať kópiu úložiska, môžete postupovať podľa krokov uvedených nižšie, aby ste všetko správne nastavili.

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 .

Vyššie uvedený kód robí nasledovné:

  • Klonuje úložisko pre pandy.
  • Zmení aktuálny adresár na priečinok pandas.
  • Vytvorí virtuálne prostredie s názvom „venv“.
  • Aktivuje virtuálne prostredie.
  • Nainštaluje pandy v editovateľnom režime, ktorý vám umožní priamo upravovať zdrojový kód.

Teraz, keď máme pandy nainštalované cez Git, môžeme s nimi začať pracovať v Pythone.

Začíname s pandami

Ak chcete začať používať pandy, budete musieť importovať knižnicu do kódu Pythonu. Môžete to urobiť pomocou nasledujúceho príkazu:

import pandas as pd

S importovanými pandami môžete začať pracovať so množinami údajov v rôznych formátoch, ako sú databázy CSV, Excel alebo SQL. Pandas používa dve kľúčové dátové štruktúry na manipuláciu s dátami: DataFrame a Séria.

DataFrame je dvojrozmerná tabuľka s označenými osami, zatiaľ čo séria je jednorozmerné označené pole. Tieto dátové štruktúry vám umožňujú vykonávať rôzne operácie a analýzy s vašimi údajmi.

Načítanie a prieskum údajov

Aby sme ukázali, ako používať pandy, uvažujme o vzorovom súbore údajov – súbore CSV s podrobnosťami o rôznych produktoch, ich kategóriách a cenách. Môžete načítať súbor a vytvoriť DataFrame takto:

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

Ak chcete zobraziť obsah DataFrame, použite nasledujúci príkaz:

print(data.head())

hlava () vráti prvých päť riadkov DataFrame. Môžete tiež vykonávať ďalšie operácie, ako je výpočet štatistík, filtrovanie údajov a manipulácia so stĺpcami pomocou funkcií pandas.

záver

Prostredníctvom tohto článku sme sa naučili, ako na to nainštalujte pandy v Pythone pomocou Git a preskúmali základné koncepty knižnice, ako sú DataFrames a Series. Okrem toho sme sa dozvedeli o načítavaní a skúmaní údajov pomocou funkcií pandas. S týmito základnými konceptmi ste teraz vybavení znalosťami potrebnými na vykonávanie úloh analýzy údajov vo vašich projektoch. Keď budete pokračovať v práci s pandami, nezabudnite preskúmať širokú škálu funkcií a metód, ktoré táto výkonná knižnica ponúka – vo svete údajov je vždy čo učiť!

Súvisiace príspevky:

Pridať komentár