Di dunya ayeuna, ngurus data parantos janten kaahlian penting pikeun pamekar sareng analis sami. Salah sahiji perpustakaan anu kuat anu ngabantosan dina ngalaksanakeun analisa data nyaéta panda, nu diwangun dina luhureun basa programming Python. Dina tulisan ieu, urang bakal ningali kumaha masang panda dina Python nganggo indit, ngartos karya perpustakaan, sarta ngajalajah rupa fungsi anu bakal rojong dina tugas analisis data urang. Ku kituna, hayu urang teuleum katuhu kana eta.
pandas
Direngsekeun: ngamutahirkeun file sababaraha kali dina pandas
Ngamutahirkeun file sababaraha kali dina Pandas mangrupikeun kabutuhan anu penting nalika damel sareng set data ageung dina widang analisis data, manipulasi data, sareng beberesih data. Pandas mangrupikeun perpustakaan Python anu seueur dianggo anu nyayogikeun struktur data anu gampang dianggo sareng alat analisis data anu ngamungkinkeun para pangguna pikeun nganyahokeun sababaraha format file sapertos CSV, Excel, sareng pangkalan data SQL.
Masalah utama anu urang badé difokuskeun dina tulisan ieu nyaéta kumaha ngapdet file sababaraha kali nganggo perpustakaan Pandas dina Python. Ieu ngawengku maca data, nyieun modifikasi atawa parobahan diperlukeun, lajeng nulis data deui kana file. Urang bakal delve kana unggal bagian tina prosés, ngajelaskeun kode aub, sarta ngabahas sababaraha perpustakaan jeung fungsi pakait sareng masalah ieu.
Direngsekeun: panda python mindahkeun kolom panungtungan ka tempat munggaran
Perpustakaan pandas Python mangrupikeun perpustakaan anu kuat sareng serbaguna pikeun manipulasi sareng analisa data, khususna nalika damel sareng data tabular dina bentuk dataframes. Hiji operasi umum nalika gawé bareng dataframes nyaéta nyusun ulang urutan kolom pikeun nyocogkeun ka kabutuhan husus. Dina artikel ieu kami baris difokuskeun kumaha mindahkeun kolom panungtungan ka posisi munggaran dina dataframe pandas. Ieu bisa jadi mangpaat utamana lamun rék mawa perhatian ka kolom husus, utamana lamun dataset ngabogaan sajumlah badag kolom.
Direngsekeun: Fernet%3A Teu tiasa ngadekrip string anu disimpen dina csv sareng pandas
Fernet mangrupikeun perpustakaan enkripsi simetris dina Python anu nyayogikeun enkripsi anu aman sareng gampang dianggo pikeun data sénsitip. Hiji kasus umum pikeun Fernet nyaéta énkripsi data sateuacan disimpen dina file CSV, mastikeun ngan ukur pihak anu otorisasi tiasa ngaksés éta. Nanging, ngadekrip senar énkripsi ieu dina file CSV tiasa rada sesah, khususna nalika nganggo perpustakaan Pandas.
Dina artikel ieu, urang bakal ngabahas solusi pikeun masalah decrypting string disimpen dina file CSV maké Fernet na Pandas. Urang bakal nyadiakeun katerangan step-demi-step kode, sarta delve kana fungsi relevan sarta perpustakaan aub dina prosés.
Direngsekeun: make dict pikeun ngaganti nilai leungit pandas
Dina dunya manipulasi sareng analisa data, nanganan nilai anu leungit mangrupikeun tugas anu penting. pandas, perpustakaan Python anu loba dipaké, ngamungkinkeun urang pikeun éfisién ngatur data leungit. Hiji pendekatan umum pikeun nungkulan nilai leungit ngalibatkeun ngagunakeun kamus pikeun peta tur ngaganti nilai ieu. Dina tulisan ieu, urang bakal ngabahas kumaha carana ngungkit kakawasaan Pandas sareng Python pikeun ngagunakeun kamus pikeun ngagentos nilai anu leungit dina set data.
Direngsekeun: kumaha carana ngarobah kecap kana angka dina panda python
Di dunya ayeuna, manipulasi sareng analisa data parantos janten bagian anu penting dina sababaraha industri. Salah sahiji tugas sapertos anu sering lumangsung nyaéta ngarobih kecap kana angka dina set data. Tulisan ieu bakal ngabahas kumaha perpustakaan kuat Python, panda, tiasa dianggo pikeun ngalaksanakeun tugas ieu sacara éfisién. Kami bakal ngajalajah léngkah-léngkah, kode, sareng konsép anu aub dina ngarengsekeun masalah ieu, mastikeun yén anjeun ngartos prosésna sareng tiasa ngalaksanakeunana kalayan gampang.
Direngsekeun: kumaha ngaleungitkeun dinten pandas datetime
Pantun sareng pamrograman sigana sapertos dua dunya anu béda-béda, tapi nalika analisa data sareng ramalan tren, aranjeunna tiasa ngahiji sacara saé. Dina artikel ieu, urang bakal ngajajah masalah umum pikeun analisis data dina industri fashion: omitting poé husus tina data datetime pandas. Ieu tiasa janten mangpaat nalika nganalisa pola, tren, sareng data penjualan. Urang bakal ngaliwat panjelasan léngkah-léngkah ngeunaan kode, sareng ngabahas rupa-rupa perpustakaan sareng fungsi anu bakal ngabantosan urang ngahontal tujuan urang.
Direngsekeun: méja pandas ka postgresql
Di dunya analisa sareng manipulasi data, salah sahiji perpustakaan Python anu pang populerna nyaéta pandas. Eta nyadiakeun rupa-rupa parabot kuat pikeun digawe sareng data terstruktur, sahingga gampang pikeun ngamanipulasi, visualize jeung nganalisis. Salah sahiji seueur pancén anu tiasa dipendakan ku analis data nyaéta ngimpor data tina a CSV file kana a PostgreSQL pangkalan data. Dina artikel ieu, urang bakal ngabahas kumaha carana éféktif jeung éfisién ngalaksanakeun tugas ieu ngagunakeun duanana pandas jeung psychopg2 perpustakaan. Urang ogé bakal ngajalajah fungsi sareng perpustakaan anu béda-béda anu aub dina prosés ieu, nyayogikeun pamahaman anu komprehensif ngeunaan solusi.
Direngsekeun: tambahkeun sababaraha kolom kana pigura data upami henteu aya pandas
Pandas mangrupikeun perpustakaan Python open-source anu nyayogikeun kinerja tinggi, struktur data anu gampang dianggo, sareng alat analisis data. Éta parantos janten pilihan pikeun pamekar sareng élmuwan data ngeunaan manipulasi sareng analisa data. Salah sahiji fitur anu kuat anu disayogikeun ku Pandas nyaéta nyiptakeun sareng ngarobih pigura data. Dina artikel ieu, urang bakal neuleuman prosés nambahkeun sababaraha kolom ka pigura data lamun maranéhna teu aya, ngagunakeun perpustakaan pandas. Kami bakal ngalangkungan panjelasan léngkah-léngkah ngeunaan kode sareng teuleum kana fungsi anu aya hubunganana, perpustakaan, sareng masalah anu anjeun tiasa mendakan sapanjang jalan.