Учебник Pandas

Pandas — это библиотека-расширение для языка Python, используемая для анализа данных.

Название Pandas происходит от термина "панельные данные" (панельные данные) и "анализ данных на Python"(Анализ данных на Python).

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, распространяемая по лицензии BSD, которая предоставляет высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты для анализа данных.

Pandas — мощный набор инструментов для анализа структурированных данных, основанный наNumpyNumpy (обеспечивающий высокопроизводительные матричные операции).

Что нужно знать перед изучением этого учебника

Прежде чем приступить к руководству по Pandas, вам необходимо иметь базовые знания Python. Если вы ещё не знаете Python, вы можете прочитать наши руководства:

Применение Pandas

Pandas может импортировать данные из различных файловых форматов, таких как CSV, JSON, SQL и Microsoft Excel.

Pandas может выполнять операции с различными данными, такие как объединение, изменение формы, выборка, а также функции очистки и обработки данных.

Pandas широко используется в различных областях анализа данных, таких как наука, финансы и статистика.

Возможности Pandas

Pandas — мощный инструмент для анализа данных. Он не только предоставляет эффективные и гибкие структуры данных, но и помогает выполнять сложные операции с данными и задачи анализа с очень низкими затратами.

Pandas предоставляет богатый набор возможностей, включая:

  • Очистка данных: обработка пропущенных данных, дублирующихся данных и т. д.
  • Преобразование данных: изменение формы, структуры или формата данных.
  • Анализ данных: выполнение статистического анализа, агрегации, группировки и т. д.
  • Визуализация данных: благодаря интеграции таких библиотек, как Matplotlib и Seaborn, можно выполнять визуализацию данных.

Структуры данных

Основные структуры данных Pandas — это Series (одномерные данные) и DataFrame (двумерные данные).

  • SeriesЭто объект, похожий на одномерный массив, состоящий из набора данных (различных типов данных Numpy) и набора связанных меток данных (то есть индексов).

  • DataFrameЭто табличная структура данных, содержащая упорядоченный набор столбцов; каждый столбец может иметь разный тип значений (числовой, строковый, логический). DataFrame имеет как индексы строк, так и индексы столбцов, и его можно рассматривать как словарь, состоящий из Series (разделяющих общий индекс).

Pandas — один из незаменимых инструментов в области науки о данных на Python. Его гибкость и мощные возможности делают обработку и анализ данных проще и эффективнее.

Первый пример с pandas

Следующий пример создаёт простой DataFrame:

Пример

import pandas as pd

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

# Просмотр DataFrame
print(df)
Приведённый выше код выводит следующее:
     Name  Age
0  Google   25
1  Example   30
2  Taobao   35

Связанные ссылки

Другие расширения