Rešeno: kako z git namestiti pande v python

V današnjem svetu je ravnanje s podatki postalo bistvena veščina za razvijalce in analitike. Ena zmogljiva knjižnica, ki pomaga pri izvajanju analize podatkov, je pand, ki je zgrajen na vrhu programskega jezika Python. V tem članku si bomo ogledali, kako namestiti pande v Python z uporabo git, razumeti delovanje knjižnice in raziskati različne funkcije, ki nam bodo pomagale pri nalogah analize podatkov. Torej, potopimo se naravnost v to.

Namestitev pand z uporabo Git

Če želite namestiti pande z uporabo Git, morate najprej klonirati repozitorij pand iz GitHub na vaš lokalni računalnik. Ko imate kopijo repozitorija, lahko sledite spodaj navedenim korakom, da vse pravilno nastavite.

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 .

Zgornja koda naredi naslednje:

  • Klonira repozitorij pand.
  • Spremeni trenutni imenik v mapo pandas.
  • Ustvari virtualno okolje, imenovano "venv".
  • Aktivira virtualno okolje.
  • Namesti pande v načinu za urejanje, kar vam bo omogočilo neposredno spreminjanje izvorne kode.

Zdaj, ko imamo pande nameščene prek Gita, lahko začnemo delati z njimi v Pythonu.

Začetek s pandami

Če želite začeti uporabljati pande, boste morali uvoziti knjižnico v svojo kodo Python. To lahko storite z naslednjim ukazom:

import pandas as pd

Z zdaj uvoženimi pandami lahko začnete delati z nizi podatkov v različnih formatih, kot so baze podatkov CSV, Excel ali SQL. Pandas uporablja dve ključni podatkovni strukturi za obdelavo podatkov: DataFrame in Serija.

DataFrame je dvodimenzionalna tabela z označenimi osmi, medtem ko je serija enodimenzionalna označena matrika. Te podatkovne strukture vam omogočajo izvajanje različnih operacij in analiz vaših podatkov.

Nalaganje in raziskovanje podatkov

Da pokažemo, kako uporabljati pande, si oglejmo vzorčni nabor podatkov – datoteko CSV s podrobnostmi o različnih izdelkih, njihovih kategorijah in cenah. Datoteko lahko naložite in ustvarite DataFrame takole:

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

Če si želite ogledati vsebino DataFrame, uporabite naslednji ukaz:

print(data.head())

O glava () funkcija vrne prvih pet vrstic DataFrame. Izvajate lahko tudi druge operacije, kot je izračun statistike, filtriranje podatkov in upravljanje stolpcev s funkcijami pandas.

zaključek

S tem člankom smo se naučili, kako namestite pande v Python z uporabo Git in raziskali osnovne koncepte knjižnice, kot sta DataFrames in Series. Poleg tega smo se naučili o nalaganju in raziskovanju podatkov s funkcijami pandas. S temi temeljnimi koncepti ste zdaj opremljeni z znanjem, potrebnim za izvajanje nalog analize podatkov v vaših projektih. Ko boste še naprej delali s pandami, ne pozabite raziskati obsežnega nabora funkcij in metod, ki jih ponuja ta zmogljiva knjižnica – v svetu podatkov se lahko vedno naučite več!

Podobni objav:

Pustite komentar