Nalutas: kung paano mag-install ng mga panda sa python sa pamamagitan ng git

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.

Pag-install ng mga panda gamit ang Git

Upang mag-install ng mga pandas gamit ang Git, kailangan mo munang i-clone ang pandas repository mula sa GitHub patungo sa iyong lokal na makina. Kapag mayroon ka nang kopya ng repository, maaari mong sundin ang mga hakbang na binanggit sa ibaba upang mai-set up nang maayos ang lahat.

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 .

Ginagawa ng code sa itaas ang sumusunod:

  • Kino-clone ang pandas repository.
  • Binabago ang kasalukuyang direktoryo sa folder ng pandas.
  • Lumilikha ng isang virtual na kapaligiran na tinatawag na "venv".
  • I-activate ang virtual na kapaligiran.
  • Nag-i-install ng mga panda sa nae-edit na mode, na magbibigay-daan sa iyong direktang baguhin ang source code.

Ngayon na mayroon kaming mga pandas na naka-install sa pamamagitan ng Git, maaari na kaming magsimulang magtrabaho kasama nito sa Python.

Pagsisimula sa mga panda

Upang simulan ang paggamit ng mga panda, kakailanganin mong i-import ang library sa iyong Python code. Magagawa mo ito gamit ang sumusunod na command:

import pandas as pd

Sa mga pandas na na-import na ngayon, maaari kang magsimulang magtrabaho kasama ang mga dataset sa iba't ibang format, gaya ng CSV, Excel, o SQL database. Gumagamit ang Pandas ng dalawang pangunahing istruktura ng data para sa pagmamanipula ng data: Balangkas ng mga datos at Serye.

Ang DataFrame ay isang two-dimensional na table na may mga label na axes, habang ang Series ay isang one-dimensional, na may label na array. Ang mga istruktura ng data na ito ay nagbibigay-daan sa iyo na magsagawa ng iba't ibang mga operasyon at pagsusuri sa iyong data.

Paglo-load at paggalugad ng data

Upang ipakita kung paano gumamit ng mga panda, isaalang-alang natin ang isang sample na dataset – isang CSV file na may mga detalye tungkol sa iba't ibang produkto, kanilang mga kategorya, at mga presyo. Maaari mong i-load ang file at lumikha ng DataFrame tulad nito:

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

Upang tingnan ang mga nilalaman ng DataFrame, gamitin ang sumusunod na command:

print(data.head())

Ang ulo() ibinabalik ng function ang unang limang row ng DataFrame. Maaari ka ring magsagawa ng iba pang mga operasyon tulad ng pagkalkula ng mga istatistika, pag-filter ng data, at pagmamanipula ng mga column gamit ang mga pandas function.

Konklusyon

Sa pamamagitan ng artikulong ito, natutunan namin kung paano i-install ang mga pandas sa Python gamit ang Git at ginalugad ang mga pangunahing konsepto ng library, tulad ng DataFrames at Series. Bukod pa rito, natutunan namin ang tungkol sa pag-load at pag-explore ng data gamit ang mga function ng pandas. Sa mga pangunahing konseptong ito, mayroon ka na ngayong kaalaman na kailangan upang maisagawa ang mga gawain sa pagsusuri ng data sa iyong mga proyekto. Habang patuloy kang nakikipagtulungan sa mga panda, tiyaking tuklasin ang malawak na hanay ng mga function at pamamaraan na iniaalok ng makapangyarihang library na ito – palaging may higit pang matututunan sa mundo ng data!

Kaugnay na mga post:

Mag-iwan ng komento