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:
| 10 | 23 | 56. | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
| dados | Constantes, listas e ndarrays |
| Índice | Valores exclusivos que atuam como representação de índice |
| dtype | Representa o tipo de dados |
| cópia de | Copie 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:
| Nome | Era | Gênero | Avaliação |
| Steve | 32. | Masculino | 3, 45 |
| Lia | 28. | Fêmea | 4.6 |
| Vin | 45 | Masculino | 3.9 |
| Katie | 38. | Fêmea | 2, 78 |
Parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
| Dados | Ndarrays, séries, mapas, lista |
| Índice | Valores exclusivos que atuam como representação de índice |
| Colunas | Etiquetas para colunas |
| dtype | Valores do tipo de dados |
| cópia de | Usado 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:
| Parâmetro | Descrição |
| dados | Os dados assumem várias formas, como ndarray, séries, mapas, listas, dict, constantes e também outro DataFrame |
| Itens | eixo = 0 |
| major_axis | eixo = 1 |
| minor_axis | eixo = 2 |
| dtype | Um tipo de dados de cada coluna |
| cópia de | Copie 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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