Добро пожаловать в мое «Полное руководство по Pandas», здесь я помогу вам изучить основы «Pandas», потому что иногда Excel недостаточно для решения ваших проблем с данными.

Панды: -

Pandas — это популярная библиотека Python, которая широко используется для обработки и анализа данных. Он предоставляет быстрые, гибкие и простые в использовании структуры данных и функции, которые упрощают работу с данными в Python.

Что такое Панды: -

Pandas — это библиотека Python, построенная на основе библиотеки NumPy, которая предоставляет высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для Python. Он особенно хорошо подходит для работы с табличными данными, такими как данные, хранящиеся в файлах CSV или реляционных базах данных.

Структуры данных в пандах: -

В Pandas есть две ключевые структуры данных: Series и Dataframe.

Ряд: -

Серия — это одномерный объект, похожий на массив, который может содержать данные любого типа, например целые числа, числа с плавающей запятой, строки или объекты Python. Это как столбец в электронной таблице. Вы можете создать серию в Pandas, используя следующий синтаксис:

import pandas as pd  

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

Фрейм данных — это табличная структура данных, состоящая из строк и столбцов. Это похоже на электронную таблицу или таблицу SQL. Вы можете создать фрейм данных в Pandas, используя различные методы, такие как чтение данных из CSV-файла или базы данных, или создание фрейма данных с нуля. Вот пример создания кадра данных из словаря:

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

Основы панд: -

Если вы хотите изучить основы Pandas, перейдите в мой репозиторий GitHub , где я загрузил пошаговое руководство, чтобы узнать все.

СПАСИБО ЧТО ПРОЧИТАЛИ ДО КОНЦА.

Следуй за мной в Твиттере