在当今世界,处理数据已成为开发人员和分析师等人的基本技能。 一个有助于执行数据分析的强大库是 大熊猫,它建立在 Python 编程语言之上。 在本文中,我们将研究如何使用 Python 在 Python 中安装 pandas 混帐,了解图书馆的工作,并探索有助于我们的数据分析任务的各种功能。 那么,让我们直接进入它。
使用 Git 安装熊猫
要使用 Git 安装 pandas,首先需要将 pandas 存储库从 GitHub 克隆到本地计算机。 拥有存储库的副本后,您可以按照下面提到的步骤正确设置所有内容。
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 .
上面的代码执行以下操作:
- 克隆 pandas 存储库。
- 将当前目录更改为 pandas 文件夹。
- 创建一个名为“venv”的虚拟环境。
- 激活虚拟环境。
- 以可编辑模式安装 pandas,这将允许您直接修改源代码。
现在我们已经通过 Git 安装了 pandas,我们可以开始在 Python 中使用它了。
开始使用熊猫
要开始使用 pandas,您需要在 Python 代码中导入该库。 您可以使用以下命令执行此操作:
import pandas as pd
现在导入 pandas 后,您可以开始使用各种格式的数据集,例如 CSV、Excel 或 SQL 数据库。 Pandas 使用两个关键数据结构进行数据操作: 数据框 和 系列.
DataFrame 是带有标记轴的二维表,而 Series 是一维标记数组。 这些数据结构使您能够对数据执行各种操作和分析。
数据加载和探索
为了演示如何使用 pandas,让我们考虑一个示例数据集——一个 CSV 文件,其中包含有关不同产品、它们的类别和价格的详细信息。 您可以加载文件并创建一个 DataFrame,如下所示:
data = pd.read_csv('products.csv')
要查看 DataFrame 的内容,请使用以下命令:
print(data.head())
头() 函数返回 DataFrame 的前五行。 您还可以使用 pandas 函数执行其他操作,例如计算统计信息、过滤数据和操作列。
结论
通过这篇文章,我们学会了如何 使用 Git 在 Python 中安装 pandas 并探索了库的基本概念,例如 DataFrames 和 Series。 此外,我们还学习了如何使用 pandas 函数加载和探索数据。 有了这些基本概念,您现在就具备了在项目中执行数据分析任务所需的知识。 当您继续使用 pandas 时,一定要探索这个强大的库必须提供的大量函数和方法——在数据世界中总有更多东西需要学习!