Qu'est-ce que les pandas?
Un Pandas python est un langage de programmation de haut niveau orienté objet. Un langage de haut niveau est un langage compréhensible par l'homme, il contient des mots et des phrases du langage humain.
Pourquoi les gens considèrent-ils le python?
1) convivialité du programmeur et facile à comprendre
2) Bibliothèques de support complètes
3) Bonne flexibilité et intégration des composants (peut être combiné facilement avec des applications et des outils)
4) Portabilité de la plateforme
5) Disponibilité opensource Etc …… ..
Zones de travail de python?
1) Programmation système (face scripting de python)
2) Construisez des GUI (Ex: plus mince)
3) Conception Web
4) Programmation de la base de données
5) Programmation scientifique (Ex: pour Analytics)
6) Jeux, traitement d'images, robotique, etc. …………
Rôle des pandas en Python
Pandas étant une configuration open source pour un langage de programmation python et également une bibliothèque python qui a été autorisée par qui offre des outils d'analyse de données hautes performances et des structures de données faciles à utiliser pour le langage de programmation Python.
Pour obtenir des performances profondes dans les fonctions de manipulation et d'analyse des données, le segment Pandas a été introduit par le développeur Mckinney dans le cadre de python. Être une bibliothèque open source. ici l'abréviation de pandas est comme ci-dessous
Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Data)
Préparer les données et les assembler était les premiers résultats de python avant l'introduction des bibliothèques Panda. après l'introduction des bibliothèques panda, python a commencé à prospérer beaucoup dans le secteur de l'analyse. Les principaux résultats du panda sont:
1) analyse des données
2) préparation des données
3) manipulation des données
4) modélisation des données
5) analyse des données
Les principaux domaines dans lesquels Python avec Pandas est utilisé sont les suivants,
1) Finances
2) économie
3) analyse, etc.
Installation du package Pandas
1) Ouvrez l'invite anaconda installée
2) Utilisez la commande ci-dessous pour l'installation du package
installer pip
Ex: pip installe des pandas
3) Nous pouvons maintenant importer le package installé dans votre programme
Comprendre les pandas
Les structures de données clés des pandas sont les suivantes:
1) Série: la structure de données unidimensionnelle est immuable par sa taille.
Ex:
| dix | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Paramètres :
| Paramètre | La description |
| Les données | Constantes, listes et ndarrays |
| Indice | Valeurs uniques qui agissent comme représentation d'index |
| dtype | Représente le type de données |
| copie | Copiez les données. faux par défaut |
Exemple d'extrait de code:
importer des pandas en tant que PD
import numpy as np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Sample = PD.Series (Test_data)
échantillon d'impression
2) Dataframe: un tableau qui est hétérogène et en deux dimensions.
Ex:
| Nom | Âge | Le sexe | Évaluation |
| Steve | 32 | Masculin | 3, 45 |
| Lia | 28 | Femme | 4.6 |
| Vin | 45 | Masculin | 3.9 |
| Katie | 38 | Femme | 2, 78 |
Paramètres :
| Paramètre | La description |
| Les données | Ndarrays, séries, cartes, liste |
| Indice | Valeurs uniques qui agissent comme représentation d'index |
| Colonnes | Étiquettes pour colonnes |
| dtype | Valeurs des types de données |
| copie | Utilisé pour copier des données |
Exemple d'extrait de code:
importer des pandas en tant que PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (données, colonnes = ('Nom', 'Âge'))
imprimer df
3) Panneau: Il s'agit d'une structure de données hétérogène au format tridimensionnel. qui gère les données dans les panneaux.
Paramètres :
| Paramètre | La description |
| Les données | Les données prennent diverses formes comme ndarray, séries, cartes, listes, dict, constantes et aussi un autre DataFrame |
| articles | axe = 0 |
| axe_maj | axe = 1 |
| minor_axis | axe = 2 |
| dtype | Un type de données de chaque colonne |
| copie | Copiez les données. Par défaut, faux |
Exemple d'extrait de code:
importer des pandas en tant que PD
import numpy as np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (données)
impression
Avantages Pandas
1) Objets de trame de données indexés personnalisables.
2) Divers outils pour prendre en charge le chargement de données dans des objets de données, quel que soit leur format de fichier.
3) Alignement efficace des données.
4) Ensemble de données pivot.
5) Remodeler les jeux de données.
6) Tranchage orienté étiquette.
7) Indexation des données et sous-ensemble d'un ensemble de données plus volumineux.
8) Fusionner efficacement des ensembles de données hautes performances
9) Fonctionnalité des séries temporelles
Compétences requises de Python Pandas
1. Connaissances en python web
2. Connaissance de l'ORM et des bibliothèques associées
3. Intégration de la base de données
4. Capacité de résolution de problèmes
5. Capacité d'organiser efficacement le code
Audience pour les pandas Python
- Public intéressé à apprendre Python.
- Les personnes qui aspirent à devenir architecte Python, développeur, analyste, testeur ont également des rôles professionnels relatifs.
- Aide à faire progresser les aspects professionnels et les compétences techniques des professionnels qui sont censés faire de même.
- Candidats intéressés par le développement d'applications Python.
- Les personnes intéressées à apprendre l'analytique et à acquérir une expertise dans ce domaine.
Conclusion
Certainement, Python est l'un des langages les plus polyvalents et stables depuis une décennie. Dans cette configuration programmatique extrêmement stable, les programmes de la bibliothèque panda jouent un grand rôle dans le renforcement des aspects liés aux données de ce langage largement répandu. Tous les principaux besoins liés à la gestion des données de ce langage flexible sont bien pris en compte dans la configuration des pandas.
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