Основы Pandas №1. Чтение файлов, DataFrame, отбор данных
жүктеу/скачать 1,17 Mb.
|
1Pandas No1. CHtenie failov DataFrame otbor dannykh (1)
- Бұл бет үшін навигация:
- Чтобы разобраться со всем, необходимо…
- Как открывать файлы с данными в pandas
- Структуры данных Python
|
Основы Pandas №1. Чтение файлов, DataFrame, отбор данных Pandas — одна из самых популярных библиотек Python для аналитики и работы с Data Science. Это как SQL для Python. Все потому, что pandas позволяет работать с двухмерными таблицами данных в Python. У нее есть и масса других особенностей. В этой серии руководств по pandas вы узнаете самое важное (и часто используемое), что необходимо знать аналитику или специалисту по Data Science. Это первая часть, в которой речь пойдет об основах. Чтобы разобраться со всем, необходимо…Установить Python3.7+, numpy и Pandas. Следующий шаг: подключиться к серверу (или локально) и запустить Jupyter. Затем открыть Jupyter Notebook в любимом браузере. Создайте новый ноутбук с именем «pandas_tutorial_1». Импортировать numpy и pandas в Jupyter Notebook с помощью двух строк кода: import numpy as np import pandas as pd Примечание: к «pandas» можно обращаться с помощью аббревиатуры «pd». Если в конце инструкции с import есть as pd, Jupyter Notebook понимает, что в будущем, при вводе pd подразумевается именно библиотека pandas. Теперь все настроено! Переходим к руководству по pandas! Первый вопрос: Как открывать файлы с данными в pandasИнформация может храниться в файлах .csv или таблицах SQL. Возможно, в файлах Excel. Или даже файлах .tsv. Или еще в каком-то другом формате. Но цель всегда одна и та же. Если необходимо анализировать данные с помощью pandas, нужна структура данных, совместимая с pandas. Структуры данных PythonВ pandas есть два вида структур данных: Series и DataFrame. Series в pandas — это одномерная структура данных («одномерная ndarray»), которая хранит данные. Для каждого значения в ней есть уникальный индекс. DataFrame — двухмерная структура, состоящая из колонок и строк. У колонок есть имена, а у строк — индексы. В руководстве по pandas основной акцент будет сделан на DataFrames. Причина проста: с большей частью аналитических методов логичнее работать в двухмерной структуре. жүктеу/скачать 1,17 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|