O que é pandas?

Um pandas python é uma linguagem de programação de alto nível orientada a objetos. Uma linguagem de alto nível é compreensível por humanos, contém palavras e frases da linguagem humana.

Por que as pessoas consideram python?

1) simpatia do programador e fácil de entender

2) Bibliotecas de suporte extensivas

3) Boa flexibilidade e integração de componentes (pode ser combinado facilmente com aplicativos e ferramentas)

4) portabilidade da plataforma

5) Disponibilidade de código aberto Etc …… ..

Áreas de trabalho de python?

1) Programação do sistema (face de script de python)

2) Crie GUI's (Ex: mais fino)

3) Web Design

4) Programação de banco de dados

5) Programação científica (por exemplo: para análise)

6) Jogos, processamento de imagens, robótica etc.

Papel dos pandas em Python

O Pandas é uma configuração de código aberto para uma linguagem de programação python e também uma biblioteca python que foi licenciada e oferece ferramentas de análise de dados de alto desempenho e estruturas de dados fáceis de usar para a linguagem de programação Python.

Para obter um desempenho profundo nas funções e análises de manipulação de dados, o segmento Pandas foi introduzido pelo desenvolvedor Mckinney como parte do python. Sendo uma biblioteca de código aberto. aqui a abreviação de pandas é a seguinte

Pandas ==> Pan (Painel) + Das (Dados)

Preparar os dados e selecionar os mesmos foram os resultados iniciais do python antes da introdução das bibliotecas do Panda. após a introdução das bibliotecas do panda, o python começou a florescer muito no setor de análise. Os principais resultados do panda são:

1) análise de dados

2) preparação de dados

3) manipulação de dados

4) modelagem de dados

5) análise de dados

Os principais campos em que o Python com Pandas é usado são os seguintes,

1) Finanças

2) economia

3) análises etc

Instalação do pacote Pandas

1) Abra o prompt instalado do anaconda

2) Use o comando abaixo para instalação do pacote

instalação de pip

Ex: pandas de instalação de pip

3) Agora podemos importar o pacote instalado no seu programa

Compreendendo os pandas

As principais estruturas de dados nos pandas são as seguintes:

1) Série: A estrutura de dados unidimensional é imutável por tamanho.

Ex:

102356.17526173902672

Parâmetros:

ParâmetroDescrição
dadosConstantes, listas e ndarrays
ÍndiceValores exclusivos que atuam como representação de índice
dtypeRepresenta o tipo de dados
cópia deCopie dados. false por padrão

Fragmento de código de exemplo:

importar pandas como PD

importar numpy como np

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

Amostra = PD.Series (Test_data)

amostra de impressão

2) Dataframe: Uma matriz que é heterogênea e bidimensional em formato.

Ex:

NomeEraGêneroAvaliação
Steve32.Masculino3, 45
Lia28.Fêmea4.6
Vin45Masculino3.9
Katie38.Fêmea2, 78

Parâmetros:

ParâmetroDescrição
DadosNdarrays, séries, mapas, lista
ÍndiceValores exclusivos que atuam como representação de índice
ColunasEtiquetas para colunas
dtypeValores do tipo de dados
cópia deUsado para copiar dados

Exemplo de trecho de código:

importar pandas como PD

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

df = PD.DataFrame (dados, colunas = ('Nome', 'Idade'))

imprimir df

3) Painel: É uma estrutura de dados heterogênea com formato tridimensional. que lida com dados em painéis.

Parâmetros:

ParâmetroDescrição
dadosOs dados assumem várias formas, como ndarray, séries, mapas, listas, dict, constantes e também outro DataFrame
Itenseixo = 0
major_axiseixo = 1
minor_axiseixo = 2
dtypeUm tipo de dados de cada coluna
cópia deCopie dados. Padrão, falso

Exemplo de trecho de código:

importar pandas como PD

importar numpy como np

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

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

p = Painel PD (dados)

impressão

Vantagens dos pandas

1) Objetos de quadro de dados indexados personalizáveis.

2) Várias ferramentas para suportar o carregamento de dados nos objetos de dados, independentemente de seus formatos de arquivo.

3) Alinhamento de dados de maneira eficiente.

4) Conjunto de dados dinâmico.

5) Remodelar conjuntos de dados.

6) Corte orientado para etiquetas.

7) Indexação de dados e subconjunto de conjuntos de dados de maior volume.

8) Mesclando conjuntos de dados de alto desempenho de maneira eficiente

9) Funcionalidade de séries temporais

Habilidades necessárias em Python Pandas

1. Conhecimento em python web

2. Familiaridade com ORM e bibliotecas relacionadas

3. Integração de banco de dados

4. Capacidade de resolução de problemas

5. Capacidade de organizar efetivamente o código

Público para pandas Python

  • Público com interesse em aprender Python.
  • Indivíduo que aspira a se tornar arquiteto, desenvolvedor, analista e testador de Python também desempenha funções profissionais relativas.
  • Ajuda a avançar os aspectos profissionais e as habilidades técnicas dos profissionais que pretendem fazer o mesmo.
  • Candidatos interessados ​​no desenvolvimento de aplicativos Python.
  • Pessoas interessadas em aprender análises e obter experiência nesse campo.

Conclusão

Definitivamente, Python é uma das linguagens mais versáteis e estáveis ​​ao longo de uma década. Nesta configuração programática extremamente estável, os programas da biblioteca do panda desempenham um grande papel no aprimoramento dos aspectos relacionados a dados dessa linguagem amplamente difundida. Todas as principais necessidades relacionadas a manipulação de dados dessa linguagem flexível são bem tratadas na configuração do pandas.

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Categoria:

Big Data