¿Qué es pandas?
Un Python Pandas es un lenguaje de programación de alto nivel orientado a objetos. Un lenguaje de alto nivel es comprensible para los humanos, contiene palabras y frases del lenguaje humano.
¿Por qué la gente considera Python?
1) programador amigable y fácil de entender
2) Amplias bibliotecas de soporte
3) Buena flexibilidad e integración de componentes (se puede combinar fácilmente con aplicaciones y herramientas)
4) portabilidad de plataforma
5) Disponibilidad de código abierto, etc.
Áreas de trabajo de python?
1) Programación del sistema (scripting face de python)
2) Construir GUI (Ej: más delgado)
3) Diseño web
4) Programación de base de datos
5) Programación científica (Ej .: Para análisis)
6) Juegos, procesamiento de imágenes, robótica, etc.
Papel de los pandas en Python
Pandas es una configuración de código abierto para un lenguaje de programación Python y también una biblioteca de Python que ha sido autorizada por licencia que ofrece herramientas de análisis de datos de alto rendimiento y estructuras de datos fáciles de usar para el lenguaje de programación Python.
Para lograr un rendimiento profundo en las funciones y análisis de manipulación de datos, el desarrollador Mckinney introdujo el segmento Pandas como parte de Python. Ser una biblioteca de código abierto. aquí la abreviatura de pandas es la siguiente
Pandas ==> Pan (Panel) + Das (Datos)
La preparación de los datos y la combinación de los mismos fueron los resultados iniciales de Python antes de la introducción de las bibliotecas Panda. Después de la introducción de las bibliotecas de pandas, Python comenzó a florecer mucho en el sector de análisis. Los principales resultados del panda son:
1) análisis de datos
2) preparación de datos
3) manipulación de datos
4) modelado de datos
5) análisis de datos
Los principales campos en los que se usa Python con Pandas son los siguientes:
1) finanzas
2) economía
3) análisis, etc.
Instalación del paquete de pandas
1) Abrir el símbolo de Anaconda instalado
2) Use el siguiente comando para la instalación del paquete
pip install
Ej: pip install pandas
3) Ahora podemos importar el paquete instalado en su programa
Entendiendo a los pandas
Las estructuras de datos clave en los pandas son las siguientes:
1) Serie: la estructura de datos unidimensional es inmutable por tamaño.
Ej:
| 10 | 23 | 56 | 17 | 52 | 61 | 73 | 90 | 26 | 72 |
Parámetros:
| Parámetro | Descripción |
| datos | Constantes, listas y ndarrays |
| Índice | Valores únicos que actúan como representación de índice |
| dtype | Representa el tipo de datos. |
| Copiar | Copiar datos falso por defecto |
Fragmento de código de muestra:
importar pandas como PD
importar numpy como np
Test_data = np.array (('a', 'b', 'c', 'd'))
Muestra = PD.Series (Test_data)
imprimir muestra
2) Dataframe: una matriz que es heterogénea y de dos dimensiones en formato.
Ej:
| Nombre | Años | Género | Clasificación |
| Steve | 32 | Masculino | 3, 45 |
| Lia | 28 | Hembra | 4.6 |
| Vin | 45 | Masculino | 3.9 |
| Katie | 38 | Hembra | 2, 78 |
Parámetros:
| Parámetro | Descripción |
| Datos | Ndarrays, series, mapas, lista |
| Índice | Valores únicos que actúan como representación de índice |
| Columnas | Etiquetas para columnas |
| dtype | Valores de tipo de datos |
| Copiar | Se usa para copiar datos |
Fragmento de código de muestra:
importar pandas como PD
datos = (('Alex', 10), ('Bob', 12), ('Clarke', 13))
df = PD.DataFrame (datos, columnas = ('Nombre', 'Edad'))
imprimir df
3) Panel: es una estructura de datos heterogénea que tiene un formato tridimensional. que maneja los datos en paneles.
Parámetros:
| Parámetro | Descripción |
| datos | Los datos toman varias formas como ndarray, series, mapas, listas, dict, constantes y también otro DataFrame |
| artículos | eje = 0 |
| eje principal | eje = 1 |
| eje menor | eje = 2 |
| dtype | Un tipo de datos de cada columna. |
| Copiar | Copiar datos Predeterminado, falso |
Fragmento de código de muestra:
importar pandas como PD
importar numpy como np
data = ('Item1': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 3)),
'Item2': PD.DataFrame (np.random.randn (4, 2)))
p = PD.Panel (datos)
impresión
Ventajas de los pandas
1) Objetos de marco de datos indexados personalizables.
2) Varias herramientas para soportar la carga de datos en objetos de datos independientemente de sus formatos de archivo.
3) Alineación de datos de manera eficiente.
4) Conjunto de datos de pivote.
5) Reformar conjuntos de datos.
6) Corte orientado a etiquetas.
7) Indización de datos y subconjunto de conjuntos de datos de mayor volumen.
8) Fusionar conjuntos de datos de alto rendimiento de manera eficiente
9) Funcionalidad de series temporales
Habilidades requeridas de Python Pandas
1. Conocimiento en python web
2. ORM y familiaridades de bibliotecas relacionadas
3. Integración de bases de datos
4. Capacidad para resolver problemas
5. Capacidad para organizar efectivamente el código
Audiencia para los pandas Python
- Público con interés por aprender Python.
- Individuo que aspira a convertirse en Python Architect, desarrollador, analista, probador también en roles profesionales relativos.
- Ayuda a avanzar en los aspectos profesionales y el conjunto de habilidades técnicas de los profesionales que tienen la intención de hacer lo mismo.
- Desarrollo de aplicaciones Python interesados en candidatos.
- Personas que estén interesadas en aprender análisis y obtener experiencia en este campo.
Conclusión
Definitivamente, Python es uno de los lenguajes más versátiles y estables en una década. En esta configuración programática extremadamente estable, los programas de la biblioteca panda desempeñan un gran papel en el impulso de los aspectos relacionados con los datos de este lenguaje ampliamente difundido. Todas las principales necesidades relacionadas con el manejo de datos de este lenguaje flexible se abordan muy bien en la configuración de pandas.
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