Pandas-Tutorial

Pandas ist eine Erweiterungsbibliothek für die Sprache Python, die für die Datenanalyse verwendet wird.

Der Name Pandas leitet sich vom Begriff "panel data" (Paneldaten) und "Python-Datenanalyse" (Python-Datenanalyse) ab.

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek unter BSD-Lizenz, die leistungsstarke und benutzerfreundliche Datenstrukturen und Werkzeuge zur Datenanalyse bereitstellt.

Pandas ist ein leistungsstarkes Toolset zur Analyse strukturierter Daten, basierend aufNumpyNumpy (mit hochperformanten Matrixoperationen).

Was Sie vor dem Erlernen dieses Tutorials wissen müssen

Bevor Sie mit dem Pandas-Tutorial beginnen, benötigen Sie grundlegende Python-Kenntnisse. Wenn Sie Python noch nicht kennen, können Sie unsere Tutorials lesen:

Pandas-Anwendungen

Pandas kann Daten aus verschiedenen Dateiformaten wie CSV, JSON, SQL und Microsoft Excel importieren.

Pandas kann Operationen an verschiedenen Daten durchführen, wie Zusammenführen, Umformen, Auswählen sowie Datenbereinigung und Datenmanipulation.

Pandas wird in verschiedenen Bereichen der Datenanalyse wie Wissenschaft, Finanzen und Statistik weit verbreitet eingesetzt.

Pandas-Funktionen

Pandas ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse. Es bietet nicht nur effiziente und flexible Datenstrukturen, sondern hilft Ihnen auch, komplexe Datenoperationen und Analyseaufgaben zu sehr geringen Kosten zu erledigen.

Pandas bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter:

  • Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Daten, doppelten Daten usw.
  • Datentransformation: Ändern der Form, Struktur oder des Formats von Daten.
  • Datenanalyse: Statistische Analyse, Aggregation, Gruppierung usw. durchführen.
  • Datenvisualisierung: Durch die Integration von Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn kann eine Datenvisualisierung durchgeführt werden.

Datenstrukturen

Die Hauptdatenstrukturen von Pandas sind Series (eindimensionale Daten) und DataFrame (zweidimensionale Daten).

  • SeriesEs ist ein Objekt, das einem eindimensionalen Array ähnelt und aus einer Menge von Daten (verschiedene Numpy-Datentypen) und einer Menge zugehöriger Datenbeschriftungen (d. h. Indizes) besteht.

  • DataFrameEs ist eine tabellarische Datenstruktur, die eine geordnete Menge von Spalten enthält; jede Spalte kann einen anderen Werttyp haben (numerisch, Zeichenkette, boolesch). DataFrame hat sowohl Zeilen- als auch Spaltenindizes und kann als ein Wörterbuch aus Series (mit gemeinsamem Index) betrachtet werden.

Pandas ist eines der unverzichtbaren Werkzeuge im Bereich der Python-Datenwissenschaft. Seine Flexibilität und leistungsstarken Funktionen machen die Datenverarbeitung und -analyse einfacher und effizienter.

Erstes Pandas-Beispiel

Das folgende Beispiel erstellt ein einfaches DataFrame:

Beispiel

import pandas as pd

# Ein einfaches DataFrame erstellen
data = {'Name': ['Google', 'Example', 'Taobao'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# DataFrame anzeigen
print(df)
Der obige Code gibt Folgendes aus:
     Name  Age
0  Google   25
1  Example   30
2  Taobao   35

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