Ang Pandas ay isang makapangyarihan at flexible na library sa Python, na karaniwang ginagamit para sa pagmamanipula ng data at mga gawain sa pagsusuri. Isa sa mga pangunahing bahagi sa loob ng Pandas ay ang Serye object, na bumubuo ng isang one-dimensional, na may label na array. Sa artikulong ito, tututuon tayo sa isang partikular na problema: pagdaragdag ng salita sa bawat item sa isang Pandas Series. Tatalakayin namin ang isang solusyon, tinatalakay ang code nang hakbang-hakbang upang maunawaan ang panloob na mga gawain nito. Bukod pa rito, tatalakayin natin ang mga nauugnay na aklatan, function, at magbibigay ng mga insight sa mga katulad na problema.
Pandas
Nalutas: pagkuha ng bilang ng mga nawawalang halaga sa mga panda
Ang Pandas ay isang malawak na ginagamit na open-source data manipulation library para sa Python. Nagbibigay ito ng mga istruktura ng data at mga function na kinakailangan upang epektibong manipulahin at pag-aralan ang malalaking dataset. Isang karaniwang problemang nararanasan ng mga siyentipiko at analyst ng data habang gumagamit ng mga panda ay ang paghawak ng mga nawawalang value sa dataset. Sa artikulong ito, tutuklasin natin kung paano mabibilang ang bilang ng mga nawawalang value sa isang panda DataFrame gamit ang iba't ibang mga diskarte, sunud-sunod na mga paliwanag ng code, at mas malalim na suriin ang ilan sa mga library at function na kasangkot sa paglutas ng problemang ito.
Nalutas: magpasok ng maramihang mga panda ng column
Ang Pandas ay isang malakas at maraming nalalaman na library ng Python na malawakang ginagamit para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Isang karaniwang kinakailangan kapag nagtatrabaho sa data ay ang pagpasok ng maraming column sa isang DataFrame. Sa artikulong ito, tutuklasin namin ang proseso ng pagdaragdag ng maraming column sa isang DataFrame gamit ang library ng Pandas, tatalakayin ang code, at sumisid nang mas malalim sa mga nauugnay na function, library, at konsepto na makakatulong sa iyong maging eksperto sa Pandas.
Solved: i-filter ang lahat ng column sa pandas
Sa mundo ng pagsusuri ng data, ang paghawak ng malalaking dataset ay maaaring maging isang nakakatakot na gawain. Ang isa sa mga mahahalagang bahagi ng prosesong ito ay ang pag-filter ng data upang makuha ang nauugnay na impormasyon. Pagdating sa Python, ang makapangyarihang library pandas tumulong sa atin. Sa artikulong ito, tatalakayin natin paano i-filter ang lahat ng column sa isang pandas DataFrame. Daan tayo sa sunud-sunod na pagpapaliwanag ng code at magbibigay ng malalim na pag-unawa sa mga library at function na maaaring magamit para sa mga katulad na problema.
Solved: i-convert ang timestamp sa period pandas
Sa mundo ngayon, ang pagtatrabaho sa data ng time-series ay isang mahalagang kasanayan para sa isang developer. Ang isa sa mga karaniwang gawain ay ang pag-convert ng timestamp sa isang partikular na panahon, gaya ng lingguhan o buwanang data. Napakahalaga ng operasyong ito para sa iba't ibang pagsusuri, tulad ng pag-aaral ng mga trend at pattern sa data. Sa artikulong ito, tuklasin natin kung paano i-convert ang timestamp sa tuldok sa isang dataset ng serye ng oras gamit ang malakas na library ng Python, ang Pandas. Susuriin din natin ang code, tuklasin ang mga aklatan at function na kasangkot sa proseso, at mauunawaan ang kanilang kahalagahan sa paglutas ng problemang ito.
Ang Pandas ay isang open-source na data analysis at manipulation library, na nagbibigay ng flexible at mataas na pagganap na mga function upang gumana sa data ng time-series. Ginagawa nitong simple, tumpak, at mahusay ang ating gawain.
Nalutas: Upang i-convert ang mga dtype ng Petsa mula sa Object patungong ns%2CUTC kasama ang mga Panda
Ang Pandas ay isang mahalagang tool sa mundo ng pagmamanipula at pagsusuri ng data kapag nagtatrabaho sa Python. Ang flexibility at kadalian ng paggamit nito ay ginagawa itong angkop para sa malawak na hanay ng mga gawain na nauugnay sa paghawak at pagsusuri ng data. Ang isang karaniwang problemang kinakaharap kapag nagtatrabaho sa Pandas ay ang pag-convert ng mga dtype ng petsa mula sa Object patungo sa ns gamit ang UTC timezone. Ang conversion na ito ay kinakailangan dahil, sa ilang mga dataset, ang mga column ng petsa ay hindi kinikilala bilang mga dtype ng petsa bilang default at sa halip ay itinuturing na mga object.
Nalutas: i-convert ang column ng petsa ng kapanganakan sa mga panda ng edad
Sa mundo ngayon, ang pagsusuri ng data ay naging lalong mahalaga, at isa sa pinakasikat na tool na ginagamit ng mga data analyst at data scientist ay ang Python na may pandas library. Ang Pandas ay isang malakas, open-source na data analysis at manipulation tool na nagbibigay-daan para sa madaling pagmamanipula ng mga istruktura at serye ng data. Ang isang karaniwang problema na nararanasan ng mga user ay ang pag-convert ng mga petsa ng kapanganakan sa mga edad para sa mas tumpak at praktikal na pagsusuri. Sa artikulong ito, susuriin natin kung paano haharapin ang isyung ito nang may malinaw na mga halimbawa at paliwanag ng pagpapatupad ng code.
Ang Pandas ay isang maraming nalalaman na tool na kadalasang nagsasangkot ng pagtatrabaho sa mga bagay ng DateTime - ito ang kaso kapag nakikitungo sa mga petsa ng kapanganakan. Ang unang hakbang upang i-convert ang mga petsa ng kapanganakan sa edad ay nangangailangan ng simpleng aritmetika gamit ang DateTime library. Ito ay magbibigay-daan sa amin na mahanap ang edad ng mga indibidwal sa pamamagitan ng pagkalkula ng pagkakaiba sa pagitan ng petsa ng kanilang kapanganakan at ng kasalukuyang petsa
Solved: pandas read parquet mula sa s3
Sa mundong hinihimok ng fashion ngayon, ang pakikitungo sa malalaking set ng data ay medyo karaniwan, at ang mga pandas ay isang sikat na library sa Python na nagbibigay ng makapangyarihan, madaling gamitin na mga tool sa pagmamanipula ng data. Kabilang sa napakaraming iba't ibang mga format ng data, ang Parquet ay malawakang ginagamit para sa mahusay nitong columnar storage at magaan na syntax. Ang Amazon S3 ay isang sikat na opsyon sa storage para sa iyong mga file, at ang pagsasama nito sa mga panda ay maaaring makabuluhang mapabuti ang iyong daloy ng trabaho. Sa artikulong ito, tuklasin natin kung paano basahin ang mga Parquet file mula sa Amazon S3 gamit ang malakas na library ng pandas.
Nalutas: natatanging halaga ng panda sa bawat column
Ang Pandas ay isang malakas at malawakang ginagamit na library ng Python para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Ang isang karaniwang gawain kapag nagtatrabaho sa mga dataset ay ang pangangailangang maghanap ng mga natatanging halaga sa bawat column. Maaari itong makatulong sa pag-unawa sa pagkakaiba-iba at pamamahagi ng mga halaga sa iyong data, pati na rin sa pagtukoy ng mga potensyal na outlier at error. Sa artikulong ito, tutuklasin namin kung paano maisakatuparan ang gawaing ito gamit ang Pandas at magbigay ng detalyadong sunud-sunod na paliwanag ng code na kasangkot. Tatalakayin din natin ang ilang nauugnay na library at function na maaaring maging kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa mga natatanging value at iba pang mga gawain sa pagsusuri ng data.