Введение в Pandas для начинающих

 

Pandas - это мощная библиотека Python, предназначенная для обработки и анализа данных. Она предоставляет гибкие структуры данных, которые позволяют работать с различными типами данных.

Установка Pandas

Для установки pandas используйте команду pip:

Python

pip install pandas

Импорт Pandas

После установки вы можете импортировать pandas в свой скрипт Python:

Python

import pandas as pd

Структуры данных в Pandas

Pandas предлагает две основные структуры данных: Series и DataFrame.

Series

Series - это одномерный массив, который может хранить любой тип данных (целые числа, строки, числа с плавающей точкой, объекты Python и т.д.).

Python

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

Код, созданный ИИ. Внимательно просмотрите и используйте. Дополнительные сведения о часто задаваемых вопросах.

DataFrame

DataFrame - это двумерная структура данных, которую можно представить как таблицу с строками и столбцами.

Python

df = pd.DataFrame({'A': 1.,
                   'B': pd.Timestamp('20130102'),
                   'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
                   'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
                   'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                   'F': 'foo'})

Работа с данными в Pandas

Pandas предоставляет множество функций для чтения данных из различных форматов, таких как CSV, Excel и SQL.

Python

data = pd.read_csv('file.csv')

Вы можете просмотреть первые или последние строки вашего DataFrame с помощью функций head() и tail():

Python

data.head()
data.tail(3)

Pandas также предоставляет функции для основных статистических операций, таких как среднее значение (mean()), медиана (median()) и стандартное отклонение (std()).

Python

data['column'].mean()

Заключение

Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в Python. Он предлагает гибкие структуры данных и множество функций для обработки и анализа данных. Начните использовать pandas уже сегодня и откройте для себя мир возможностей!