Benvenuto nella mia "Ultimate Pandas Guide", qui ti aiuterò a imparare le basi di "Pandas", perché a volte Excel non è sufficiente per affrontare i tuoi problemi di dati.

Panda: -

Pandas è una popolare libreria Python ampiamente utilizzata per la manipolazione e l'analisi dei dati. Fornisce strutture dati e funzioni veloci, flessibili e facili da usare che rendono il lavoro con i dati in Python un gioco da ragazzi.

Cos'è Panda: -

Pandas è una libreria Python costruita sulla libreria NumPy che fornisce strutture dati ad alte prestazioni e facili da usare e strumenti di analisi dei dati per Python. È particolarmente adatto per lavorare con dati tabulari, come i dati archiviati in file CSV o database relazionali.

Strutture dati in Panda: -

Ci sono due strutture di dati chiave in Panda: Series e Dataframe.

Serie: -

Una serie è un oggetto simile a un array unidimensionale che può contenere qualsiasi tipo di dati, ad esempio numeri interi, float, stringhe o oggetti Python. È come una colonna in un foglio di calcolo. Puoi creare una serie in Pandas utilizzando la seguente sintassi:

import pandas as pd  

s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

Un dataframe è una struttura di dati simile a una tabella composta da righe e colonne. È simile a un foglio di calcolo o una tabella SQL. Puoi creare un dataframe in Pandas utilizzando vari metodi, come la lettura di dati da un file CSV o un database o creando un dataframe da zero. Ecco un esempio di creazione di un dataframe da un dizionario:

import pandas as pd  
data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'Jennifer'],         
        'age': [25, 30, 35, 40],         
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']} 
         
df = pd.DataFrame(data)

Nozioni di base sui panda: -

Se desideri apprendere le basi di Pandas, vai al mio repository GitHub dove ho caricato una guida passo passo per imparare tutto.

GRAZIE PER AVER LETTO FINO ALLA FINE.

Seguimi su — Twitter