Python Pandas: модуль для анализа данных и подготовки данных
Python Pandas означает «Pandas: Powerful Data Structural for Language and Scientific Computing», который первоначально был выпущен в 2010 году как проект с открытым исходным кодом. Модуль, хотя и является популярной библиотекой, предназначен для добавления инструментов структуры данных для научных и статистических вычислений на основе данных.
Модули — это неотъемлемые и дополнительные части, которые позволяют легко интегрировать сторонние библиотеки и API в проекты Python для подключения их к приложениям, базам данных или другим службам. Однако у Pandas есть полезные функции для научного анализа данных, такие как операции определения местоположения, сортировка и индексирование. Они полезны для аналитических операций.
С точки зрения производительности, pandas может быть быстрее, чем массивы NumPy, при обработке больших объемов данных, поскольку структуры данных pandas были разработаны с учетом эффективности использования памяти. Есть много способов интеграции различных библиотек в Python, но ни один из них не был особенно хорош. Pandas можно привязать к библиотеке, либо импортировав ее из другой модели, либо связав две библиотеки с использованием разных синтаксисов. Это позволяет получить доступ к частям, специфичным для платформы, с помощью ее модулей, а не писать все с нуля. Чтение данных и манипулирование ими: взаимодействие со статическими и динамическими наборами данных. Pandas влюбляется в библиотеки Python. Когда все модули объединены, различные инструменты могут собирать большие объемы данных и взаимодействовать с ними. Это помогает при доступе, добавлении новых точек данных в существующие фреймы данных, изменении размеров столбцов, отображении нулевых значений int, транспонировании их строк и столбцов и даже манипулировании их структурой. Возможно, вы не знаете, как загрузить файл CSV в DataFrame Pandas. Или, может быть, вы ищете основные способы манипулирования данными — если модуля Python CSV недостаточно. Тем не менее, импортируйте его и проверьте несколько списков, чтобы понять: как Pandas обрабатывает CSVData. Рассматриваются различные параметры конструктора CSV DataFrame. Дополнительные расчеты с использованием двух примеров из стека ND или калькулятора цен EC2.
-
Тихомиров Лев Александрович.
19 Oct, 24 -
Майоров Владимир Васильевич, Череповец
19 Oct, 24 -
Упала С Уха Серёжка: Примета
19 Oct, 24
