ในโลกปัจจุบัน การจัดการกับข้อมูลได้กลายเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาและนักวิเคราะห์ ไลบรารีที่มีประสิทธิภาพอย่างหนึ่งที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลคือ หมีแพนด้าซึ่งสร้างขึ้นจากภาษาโปรแกรม Python ในบทความนี้ เราจะดูวิธีการติดตั้ง pandas ใน Python โดยใช้ ไปทำความเข้าใจการทำงานของห้องสมุด และสำรวจฟังก์ชั่นต่างๆ ที่จะช่วยในงานวิเคราะห์ข้อมูลของเรา ดังนั้นให้เราดำดิ่งลงไปในนั้น
การติดตั้งแพนด้าโดยใช้ Git
ในการติดตั้งแพนด้าโดยใช้ Git ก่อนอื่นคุณต้องโคลนที่เก็บแพนด้าจาก GitHub ไปยังเครื่องของคุณ เมื่อคุณมีสำเนาของที่เก็บแล้ว คุณสามารถทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อตั้งค่าทุกอย่างให้ถูกต้อง
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 .
รหัสด้านบนทำสิ่งต่อไปนี้:
- โคลนพื้นที่เก็บข้อมูลแพนด้า
- เปลี่ยนไดเร็กทอรีปัจจุบันเป็นโฟลเดอร์ pandas
- สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนที่เรียกว่า "venv"
- เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือนจริง
- ติดตั้งแพนด้าในโหมดแก้ไขได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถแก้ไขซอร์สโค้ดได้โดยตรง
ตอนนี้เราได้ติดตั้งแพนด้าผ่าน Git แล้ว เราสามารถเริ่มทำงานกับมันใน Python
เริ่มต้นกับหมีแพนด้า
ในการเริ่มใช้แพนด้า คุณจะต้องนำเข้าไลบรารีในโค้ด Python ของคุณ คุณสามารถทำได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
import pandas as pd
เมื่อนำเข้าแพนด้าแล้ว คุณสามารถเริ่มทำงานกับชุดข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล CSV, Excel หรือ SQL Pandas ใช้โครงสร้างข้อมูลหลักสองแบบสำหรับการจัดการข้อมูล: ดาต้าเฟรม และ ชุด.
DataFrame คือตารางสองมิติที่มีแกนกำกับ ในขณะที่ Series เป็นอาร์เรย์หนึ่งมิติที่มีป้ายกำกับ โครงสร้างข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถดำเนินการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้หลากหลาย
การโหลดข้อมูลและการสำรวจ
เพื่อสาธิตวิธีการใช้หมีแพนด้า ลองพิจารณาชุดข้อมูลตัวอย่าง ซึ่งเป็นไฟล์ CSV ที่มีรายละเอียดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ประเภท และราคาที่แตกต่างกัน คุณสามารถโหลดไฟล์และสร้าง DataFrame ได้ดังนี้:
data = pd.read_csv('products.csv')
หากต้องการดูเนื้อหาของ DataFrame ให้ใช้คำสั่งต่อไปนี้:
print(data.head())
พื้นที่ ศีรษะ() ฟังก์ชันส่งกลับห้าแถวแรกของ DataFrame คุณยังสามารถดำเนินการอื่นๆ เช่น การคำนวณสถิติ การกรองข้อมูล และการจัดการคอลัมน์โดยใช้ฟังก์ชันแพนด้า
สรุป
จากบทความนี้ เราได้เรียนรู้วิธีการ ติดตั้ง pandas ใน Python โดยใช้ Git และสำรวจแนวคิดพื้นฐานของไลบรารี เช่น DataFrames และ Series นอกจากนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับการโหลดและสำรวจข้อมูลโดยใช้ฟังก์ชันแพนด้า ด้วยแนวคิดพื้นฐานเหล่านี้ ตอนนี้คุณมีความรู้ที่จำเป็นในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลในโครงการของคุณ ในขณะที่คุณทำงานกับแพนด้าต่อไป อย่าลืมสำรวจฟังก์ชันและวิธีการต่างๆ มากมายที่ไลบรารีอันทรงพลังนี้มีให้ – ในโลกของข้อมูลยังมีอะไรให้เรียนรู้อีกมาก!
