Cosa sono i panda?

Un python Pandas è un linguaggio di programmazione di alto livello orientato agli oggetti. Una lingua di alto livello è comprensibile per l'uomo, contiene parole e frasi del linguaggio umano.

Perché le persone considerano Python?

1) cordialità del programmatore e facile da capire

2) Ampie librerie di supporto

3) Buona flessibilità e integrazione dei componenti (può essere combinato facilmente con applicazioni e strumenti)

4) portabilità della piattaforma

5) Disponibilità di opensource ecc …

Aree di lavoro di Python?

1) Programmazione del sistema (Scripting face of Python)

2) Build GUI's (Ex: thinner)

3) Web design

4) Programmazione del database

5) Programmazione scientifica (es: per Analytics)

6) Gioco, elaborazione delle immagini, robotica ecc. …………

Ruolo dei panda in Python

Panda è un'impostazione open source per un linguaggio di programmazione Python e anche una libreria Python con licenza che offre strumenti di analisi dei dati ad alte prestazioni e strutture di dati di facile utilizzo per il linguaggio di programmazione Python.

Per ottenere prestazioni profonde nelle funzioni e nell'analisi della manipolazione dei dati, il segmento Pandas è stato introdotto dallo sviluppatore Mckinney come parte di Python. Essere una biblioteca open source. qui l'abbreviazione di Panda è come di seguito

Panda ==> Pan (pannello) + Das (dati)

Preparare i dati e mescolarli erano gli esiti iniziali di Python prima dell'introduzione delle librerie Panda. dopo l'introduzione delle librerie di panda, Python iniziò a prosperare molto nel settore dell'analitica. I principali risultati del panda sono:

1) analisi dei dati

2) preparazione dei dati

3) manipolazione dei dati

4) modellizzazione dei dati

5) analisi dei dati

I campi principali in cui viene utilizzato Python with Pandas sono i seguenti,

1) Finanza

2) economia

3) analisi ecc

Installazione del pacchetto Pandas

1) Apri il prompt anaconda installato

2) Utilizzare il comando seguente per l'installazione del pacchetto

installazione pip

Esempio: pip install panda

3) Ora possiamo importare il pacchetto installato nel tuo programma

Capire i panda

Le strutture di dati chiave nei panda sono le seguenti:

1) Serie: la struttura dei dati monodimensionale è immutabile per dimensione.

Es:

10235617526173902672

Parametri:

ParametroDescrizione
datiCostanti, elenchi e ndarrays
IndiceValori univoci che fungono da rappresentazione dell'indice
DTYPERappresenta il tipo di dati
copiaCopia i dati. false per impostazione predefinita

Snippet di codice di esempio:

importare i panda come PD

importa numpy come np

Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))

Esempio = PD.Series (Test_data)

campione di stampa

2) Dataframe: un array eterogeneo e bidimensionale nel formato.

Es:

NomeEtàGenereValutazione
Steve32Maschio3.45
Lia28Femmina4.6
Vin45Maschio3.9
Katie38Femmina2.78

Parametri:

ParametroDescrizione
DatiNdarrays, serie, mappe, elenco
IndiceValori univoci che fungono da rappresentazione dell'indice
colonneEtichette per colonne
DTYPEValori del tipo di dati
copiaUtilizzato per copiare i dati

Snippet di codice di esempio:

importare i panda come PD

data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))

df = PD.DataFrame (data, colonne = ('Nome', 'Età'))

stampa df

3) Pannello: è una struttura di dati eterogenea che ha un formato tridimensionale. che gestisce i dati nei pannelli.

Parametri:

ParametroDescrizione
datiI dati assumono varie forme come ndarray, serie, mappa, elenchi, dict, costanti e anche un altro DataFrame
elementiasse = 0
major_axisasse = 1
minor_axisasse = 2
DTYPEUn tipo di dati per ogni colonna
copiaCopia i dati. Predefinito, falso

Snippet di codice di esempio:

importare i panda come PD

importa numpy come np

data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),

'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))

p = PD.Panel (dati)

Stampa

Vantaggi di Panda

1) Oggetti frame di dati indicizzati personalizzabili.

2) Vari strumenti per supportare il caricamento dei dati negli oggetti dati indipendentemente dai loro formati di file.

3) Allineamento dei dati in modo efficiente.

4) Set di dati pivot.

5) Risagoma set di dati.

6) Affettatura orientata all'etichetta.

7) Indicizzazione dei dati e sottoinsieme di set di dati di volume maggiore.

8) Unione di set di dati ad alte prestazioni in modo efficiente

9) Funzionalità serie storiche

Abilità panda necessarie per il pitone

1. Conoscenza di Python Web

2. Familiarità con ORM e le relative biblioteche

3. Integrazione del database

4. Capacità di problem solving

5. Capacità di organizzare efficacemente il codice

Pubblico per i panda di Python

  • Pubblico interessato a imparare Python.
  • Individuo che aspira a diventare Python Architect, sviluppatore, Analista, Tester anche ruoli professionali relativi.
  • Aiuta a far avanzare gli aspetti professionali e le competenze tecniche dei professionisti che intendono fare lo stesso.
  • Candidati interessati allo sviluppo di applicazioni Python.
  • Le persone interessate ad apprendere analisi e acquisire competenze in questo campo.

Conclusione

Sicuramente, Python è uno dei linguaggi più versatili e stabili nell'arco di un decennio. In questa configurazione programmatica estremamente stabile, i programmi della libreria panda svolgono un ruolo importante nel potenziare gli aspetti relativi ai dati di questo linguaggio ampiamente diffuso. Tutte le principali esigenze relative alla gestione dei dati di questo linguaggio flessibile sono ben affrontate nella configurazione dei panda.

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Categoria:

Big Data