Sa mundo ngayon, ang pagharap sa data ay naging isang mahalagang kasanayan para sa mga developer at analyst. Ang isang makapangyarihang aklatan na tumutulong sa pagsasagawa ng pagsusuri ng data ay pandas, na binuo sa ibabaw ng Python programming language. Sa artikulong ito, titingnan natin kung paano mag-install ng mga panda sa Python gamit pumunta, unawain ang paggana ng library, at tuklasin ang iba't ibang function na tutulong sa aming mga gawain sa pagsusuri ng data. Kaya, sumisid tayo dito.
Pandas
Nalutas: pag-update ng file nang maraming beses sa mga panda
Ang pag-update ng file nang maraming beses sa Pandas ay isang mahalagang pangangailangan habang nagtatrabaho sa malalaking dataset sa larangan ng pagsusuri ng data, pagmamanipula ng data, at paglilinis ng data. Ang Pandas ay isang malawakang ginagamit na library ng Python na nagbibigay ng madaling gamitin na mga istruktura ng data at mga tool sa pagsusuri ng data na nagbibigay-daan sa mga user na makitungo sa iba't ibang mga format ng file tulad ng CSV, Excel, at SQL database.
Ang pangunahing problema na tututukan namin sa pagtugon sa artikulong ito ay kung paano mag-update ng file nang maraming beses gamit ang library ng Pandas sa Python. Kabilang dito ang pagbabasa ng data, paggawa ng mga kinakailangang pagbabago o pagbabago, at pagkatapos ay isulat ang data pabalik sa file. Susuriin natin ang bawat bahagi ng proseso, ipinapaliwanag ang kasangkot na code, at tatalakayin ang ilang library at function na nauugnay sa problemang ito.
Solved: inilipat ng python pandas ang huling column sa unang pwesto
Ang pandas library ng Python ay isang malakas at maraming nalalaman na library para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, lalo na kapag nagtatrabaho sa tabular data sa anyo ng mga dataframe. Ang isang karaniwang operasyon kapag nagtatrabaho sa mga dataframe ay ang muling pagsasaayos ng pagkakasunud-sunod ng column upang umangkop sa mga partikular na pangangailangan. Sa artikulong ito, tututukan natin kung paano ilipat ang huling column sa unang posisyon sa isang pandas dataframe. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag gusto mong bigyan ng pansin ang mga partikular na column, lalo na kapag ang dataset ay may malaking bilang ng mga column.
Nalutas: Fernet%3A Hindi ma-decrypt ang mga string na naka-save sa csv na may mga pandas
Ang Fernet ay isang symmetric encryption library sa Python na nagbibigay ng secure at madaling gamitin na encryption para sa sensitibong data. Ang isang karaniwang kaso ng paggamit para sa Fernet ay ang pag-encrypt ng data bago ito iimbak sa isang CSV file, na tinitiyak na ang mga awtorisadong partido lamang ang makaka-access nito. Gayunpaman, ang pag-decrypt ng mga naka-encrypt na string na ito sa isang CSV file ay maaaring medyo nakakalito, lalo na kapag gumagamit ng Pandas library.
Sa artikulong ito, tatalakayin natin ang solusyon sa problema ng pag-decryption ng mga string na naka-save sa isang CSV file gamit ang Fernet at Pandas. Magbibigay kami ng sunud-sunod na paliwanag ng code, at susuriin namin ang mga nauugnay na function at library na kasangkot sa proseso.
Solved: gumamit ng dict para palitan ang mga nawawalang value na pandas
Sa mundo ng pagmamanipula at pagsusuri ng data, ang paghawak ng mga nawawalang halaga ay isang mahalagang gawain. Pandas, isang malawakang ginagamit na library ng Python, ay nagbibigay-daan sa amin na mahusay na pamahalaan ang nawawalang data. Ang isang karaniwang diskarte sa pagharap sa mga nawawalang halaga ay kinabibilangan ng paggamit ng mga diksyunaryo upang imapa at palitan ang mga halagang ito. Sa artikulong ito, tatalakayin natin kung paano gamitin ang kapangyarihan ng Pandas at Python para gumamit ng mga diksyunaryo para sa pagpapalit ng mga nawawalang value sa isang dataset.
Solved: kung paano i-convert ang salita sa numero sa python pandas
Sa mundo ngayon, ang pagmamanipula at pagsusuri ng data ay naging isang mahalagang bahagi ng iba't ibang industriya. Ang isang ganoong gawain na kadalasang nangyayari ay ang pag-convert ng mga salita sa mga numero sa mga dataset. Tatalakayin ng artikulong ito kung paano magagamit ang makapangyarihang library ng Python, ang mga panda, upang maisagawa ang gawaing ito nang mahusay. Susuriin namin ang mga hakbang, code, at mga konseptong kasangkot sa paglutas ng problemang ito, na tinitiyak na naiintindihan mo ang proseso at maipapatupad mo ito nang madali.
Solved: kung paano alisin ang mga araw ng pandas datetime
Ang fashion at programming ay maaaring mukhang dalawang ganap na magkaibang mundo, ngunit pagdating sa pagsusuri ng data at pagtataya ng trend, maganda ang pagsasama-sama ng mga ito. Sa artikulong ito, tutuklasin namin ang isang karaniwang problema para sa pagsusuri ng data sa industriya ng fashion: pag-aalis ng mga partikular na araw mula sa data ng datetime ng pandas. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag sinusuri ang mga pattern, trend, at data ng benta. Daan tayo sa sunud-sunod na pagpapaliwanag ng code, at tatalakayin ang iba't ibang library at function na tutulong sa atin na makamit ang ating layunin.
Solved: table pandas sa postgresql
Sa mundo ng pagsusuri at pagmamanipula ng data, ang isa sa pinakasikat na library ng Python ay Pandas. Nagbibigay ito ng iba't ibang makapangyarihang tool upang gumana sa structured data, na ginagawang madali upang manipulahin, mailarawan at suriin. Isa sa maraming gawain na maaaring makaharap ng data analyst ay ang pag-import ng data mula sa a CSV file sa a PostgreSQL database. Sa artikulong ito, tatalakayin natin kung paano mabisa at mahusay na maisagawa ang gawaing ito gamit ang pareho Pandas at ang psychopg2 aklatan. Susuriin din namin ang iba't ibang mga function at library na kasangkot sa prosesong ito, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa solusyon.
Solved: magdagdag ng maraming column sa dataframe kung walang pandas
Ang Pandas ay isang open-source na Python library na nagbibigay ng mataas na pagganap, madaling gamitin na mga istruktura ng data, at mga tool sa pagsusuri ng data. Ito ay naging isang go-to na pagpipilian para sa mga developer at data scientist pagdating sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Isa sa mga makapangyarihang feature na ibinigay ng Pandas ay ang paggawa at pagbabago ng mga dataframe. Sa artikulong ito, tutuklasin natin ang proseso ng pagdaragdag ng maraming column sa isang dataframe kung wala ang mga ito, gamit ang pandas library. Tatalakayin namin ang sunud-sunod na paliwanag ng code at susuriin namin ang mga nauugnay na function, library, at problema na maaari mong maranasan habang nasa daan.