ยินดีต้อนรับสู่ 'Ultimate Pandas Guide' ของฉัน ที่นี่ฉันจะช่วยให้คุณเรียนรู้พื้นฐานของ 'Pandas' เพราะบางครั้ง Excel ก็ไม่เพียงพอที่จะจัดการกับปัญหาข้อมูลของคุณ

แพนด้า: -

Pandas เป็นไลบรารี Python ยอดนิยมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล มีโครงสร้างและฟังก์ชันข้อมูลที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และใช้งานง่าย ซึ่งทำให้การทำงานกับข้อมูลใน Python เป็นเรื่องง่าย

แพนด้าคืออะไร: -

Pandas เป็นไลบรารีของ Python ที่สร้างขึ้นบนไลบรารี NumPy ซึ่งมีโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้งานง่าย และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Python เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานกับข้อมูลแบบตาราง เช่น ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ CSV หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

โครงสร้างข้อมูลใน Pandas: -

มีสองโครงสร้างข้อมูลหลักใน Pandas: Series & Dataframe

ชุด: -

ซีรีส์คืออ็อบเจ็กต์คล้ายอาร์เรย์หนึ่งมิติที่สามารถเก็บข้อมูลประเภทใดก็ได้ เช่น จำนวนเต็ม จำนวนลอย สตริง หรือออบเจกต์ Python มันเหมือนกับคอลัมน์ในสเปรดชีต คุณสามารถสร้าง Series ใน Pandas โดยใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

import pandas as pd  

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

dataframe เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบตารางที่ประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ ซึ่งคล้ายกับสเปรดชีตหรือตาราง SQL คุณสามารถสร้าง dataframe ใน Pandas ได้หลายวิธี เช่น การอ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV หรือฐานข้อมูล หรือโดยการสร้าง dataframe ตั้งแต่เริ่มต้น นี่คือตัวอย่างการสร้าง dataframe จากพจนานุกรม:

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

พื้นฐานของหมีแพนด้า: -

หากคุณต้องการเรียนรู้พื้นฐานของ Pandas ให้ไปที่ ที่เก็บ GitHub ของฉัน ซึ่งฉันได้อัปโหลดคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อเรียนรู้ทุกอย่าง

ขอบคุณที่อ่านจนจบ

ติดตามฉันได้ที่ — ทวิตเตอร์