Wat is Panda's?
Een python Panda's is een objectgeoriënteerde programmeertaal op hoog niveau. Een taal op hoog niveau is een taal die begrijpelijk is voor mensen, het bevat woorden en zinnen uit de menselijke taal.
Waarom overwegen mensen python?
1) programmeurvriendelijkheid en gemakkelijk te begrijpen
2) Uitgebreide ondersteuningsbibliotheken
3) Goede flexibiliteit en componentintegratie (gemakkelijk te combineren met applicaties en tools)
4) draagbaarheid van platforms
5) Beschikbaarheid van opensource enz …
Werkgebieden van Python?
1) Systeemprogrammering (Scripting-gezicht van python)
2) Bouw GUI's (bijv: verdunner)
3) Webontwerp
4) Database programmeren
5) Wetenschappelijke programmering (bijvoorbeeld: voor Analytics)
6) Gaming, beeldverwerking, robotica enz …
Rol van Panda's in Python
Panda's zijn een open source-installatie voor een python-programmeertaal en ook een python-bibliotheek waarvoor een licentie is verleend, die krachtige, data-analysehulpmiddelen en eenvoudig te gebruiken datastructuren voor de Python-programmeertaal biedt.
Voor het bereiken van diepgaande prestaties in datamanipulatiefuncties en -analyse werd segment Panda's geïntroduceerd door ontwikkelaar Mckinney als onderdeel van python. Een open source bibliotheek zijn. hier is de afkorting van panda's zoals hieronder
Panda's ==> Pan (paneel) + Das (gegevens)
Het voorbereiden van de gegevens en het mungen daarvan was het eerste resultaat van python vóór de introductie van Panda-bibliotheken. na de introductie van pandabibliotheken begon python veel te bloeien in de analysesector. De belangrijkste resultaten van panda zijn:
1) analyse van gegevens
2) voorbereiding van gegevens
3) gegevensmanipulatie
4) gegevensmodellering
5) gegevensanalyse
De belangrijkste velden waarin Python met Panda's wordt gebruikt, zijn de onderstaande,
1) Financiën
2) economie
3) analyse enz
Panda's pakket installatie
1) Open Geïnstalleerde anaconda-prompt
2) Gebruik de onderstaande opdracht voor pakketinstallatie
pip installeren
Bijv: pip installeer panda's
3) Nu kunnen we het geïnstalleerde pakket in uw programma importeren
Panda's begrijpen
De belangrijkste gegevensstructuren in panda's zijn als volgt:
1) Serie: eendimensionale gegevensstructuur is onveranderlijk door grootte.
Ex:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parameters:
| Parameter | Beschrijving |
| gegevens | Constanten, lijsten en ndarrays |
| Inhoudsopgave | Unieke waarden die fungeren als indexweergave |
| dtype | Vertegenwoordigt het gegevenstype |
| kopiëren | Gegevens kopiëren. standaard false |
Voorbeeld van codefragment:
panda's importeren als PD
import numpy als np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Voorbeeld = PD.Series (testgegevens)
afdrukvoorbeeld
2) Dataframe: een array met een heterogene en tweedimensionale indeling.
Ex:
| Naam | Leeftijd | Geslacht | Beoordeling |
| Steve | 32 | Mannetje | 3.45 |
| Lia | 28 | Vrouw | 4.6 |
| Vin | 45 | Mannetje | 3, 9 |
| Katie | 38 | Vrouw | 2, 78 |
Parameters:
| Parameter | Beschrijving |
| Gegevens | Ndarrays, series, kaarten, lijst |
| Inhoudsopgave | Unieke waarden die fungeren als indexweergave |
| columns | Labels voor kolommen |
| dtype | Gegevens type waarden |
| kopiëren | Gebruikt om gegevens te kopiëren |
Voorbeeld van codefragment:
panda's importeren als PD
data = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (data, columns = ('Name', 'Age'))
print df
3) Paneel: het is een heterogene gegevensstructuur met een driedimensionaal formaat. die gegevens in panelen verwerkt.
Parameters:
| Parameter | Beschrijving |
| gegevens | Data neemt verschillende vormen aan, zoals ndarray, series, map, lijsten, dict, constanten en ook een ander DataFrame |
| items | as = 0 |
| major_axis | as = 1 |
| minor_axis | as = 2 |
| dtype | Een gegevenstype van elke kolom |
| kopiëren | Gegevens kopiëren. Standaard, onwaar |
Voorbeeld van codefragment:
panda's importeren als PD
import numpy als np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (gegevens)
afdrukken
Panda's voordelen
1) Aanpasbare geïndexeerde dataframe-objecten.
2) Verschillende hulpmiddelen om het laden van gegevens in gegevensobjecten te ondersteunen, ongeacht hun bestandsindelingen.
3) Gegevensuitlijning op een efficiënte manier.
4) Draaigegevensset.
5) Wijzig gegevenssets.
6) Op etiketten georiënteerd snijden.
7) Data-indexering en subset van hogere volume dataset.
8) Krachtige datasets op een efficiënte manier samenvoegen
9) Tijdreeks-functionaliteit
Vereiste vaardigheden voor Python Panda's
1. Kennis in python web
2. Bekendheid met ORM en gerelateerde bibliotheken
3. Database-integratie
4. Probleemoplossend vermogen
5. Vermogen om code effectief te organiseren
Publiek voor Python-panda's
- Publiek met interesse om Python te leren.
- Individu die ernaar streven om Python Architect, ontwikkelaar, analist en tester te worden, ook relatieve professionele rollen.
- Helpt de professionele aspecten en technische vaardigheden van professionals die hetzelfde willen doen, vooruit te helpen.
- Geïnteresseerde kandidaten voor de ontwikkeling van Python-applicaties.
- Mensen die geïnteresseerd zijn om analytics te leren en expertise op dit gebied op te doen.
Conclusie
Absoluut, Python is een van de meest veelzijdige en stabiele talen in tien jaar. In deze uiterst stabiele programmatische opstelling spelen panda-bibliotheekprogramma's een grote rol bij het stimuleren van de gegevensgerelateerde aspecten van deze wijd verbreide taal. Alle belangrijke behoeften op het gebied van gegevensverwerking van deze flexibele taal worden mooi behandeld in de panda-instellingen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Wat is Panda's? Geweest. Hier hebben we de werking, het begrip, de rol, vaardigheden en voordelen van panda's besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is machinaal leren?
- Inleiding tot Python
- Wat is Shell Scripting?
- Python-operators
- Stappen om Python Panda's DataFrame te maken
- Handleiding voor for loop werkt in shell scripting