Машинное обучение - сложная дисциплина. Внедрение моделей машинного обучения теперь намного проще, чем раньше, благодаря фреймворкам машинного обучения, таким как pandas. Ждать!! разве панда не животное? Когда я вспоминаю, что панда - это животное, это была моя реакция на занятии по науке о данных: к концу занятия я полностью усвоил концепцию панд.
Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать бесплатно (под лицензией BSD), и она была первоначально написана Уэсом МакКинни еще в 2009 году. Сегодня мы рассмотрим Pandas Library - совершенно другой вид панд, который не только мощный, но и наиболее часто используемая библиотека, когда дело доходит до перебора / обработки данных.
Эта статья предназначена исключительно для таких, как я, кого может смутить связь между животным и Данными. Примечание: между пандами-животными и библиотекой нет никакой связи.
Что такое панды.
Pandas - это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом. Это наиболее распространенный инструмент, используемый специалистами по анализу данных Ученые, работающие с данными, работают с данными и используют платформу Python.
Согласно Википедии , это происходит от термина « панельные данные , эконометрического термина для наборов данных, которые включают наблюдения за несколько периодов времени для одних и тех же людей. [Pandas] - это программная библиотека, написанная для языка программирования Python для обработки и анализа данных. В частности, он предлагает структуры данных и операции для управления числовыми таблицами и временными рядами ».
Перед тем, как начать работать с pandas, вы должны установить его в своей системе. В зависимости от типа системы установка отличается. Самый простой способ установить pandas - это установить ее как часть дистрибутива Anaconda, кроссплатформенного дистрибутива для анализа данных и научных вычислений. Это рекомендуемый метод установки для большинства пользователей. Дистрибутив anaconda - это наиболее часто используемая платформа, которая используется для работы с данными. Он интегрирован с рядом инструментов, которые используются для работы с данными.
Почему панды?
Вы когда-нибудь пробовали работать с данными без библиотеки pandas? В противном случае это будет сложная задача, которую вам придется выполнить, когда дело доходит до работы с данными, если только вы не используете язык вроде R, где дело обстоит иначе. Если вы пробовали работать без панд, значит, вы понимаете необходимость библиотеки.
Причина, по которой pandas являются наиболее используемой библиотекой, заключается в том, что при работе с табличными данными исследование, очистка и обработка ваших данных являются самыми первыми и наиболее важными шагами. Эти шаги гарантируют, что вы поймете структуру данных. В этом случае определение недостающих значений определяется размером фрейма данных и типом данных. С помощью pandas вы получаете общее представление о том, с какими данными вы работаете.
Панды подходят для разных типов данных:
- Произвольные матричные данные с метками строк и столбцов.
- Упорядоченные и неупорядоченные данные временных рядов.
- Табличные данные с разнотипными столбцами, как в таблице SQL или электронной таблице Excel, работа с табличными данными, например, данные, хранящиеся в электронных таблицах или базах данных, pandas - это правильный инструмент для вас
-Любая другая форма наборов наблюдательных / статистических данных.
Тот факт, что pandas из коробки поддерживает интеграцию со многими форматами файлов или источниками данных (CSV, Excel, SQL, JSON, parquet, ...), это бонус к тому, что pandas является самой популярной библиотекой, используемой в python. Панды обычно используются для анализа данных. Библиотека позволяет выполнять различные операции с данными, такие как слияние, изменение формы, выбор, а также очистку данных и функции обработки данных.
Панды предоставляют платформу для визуализации данных, что позволяет делать выводы на основе взаимосвязей на графиках. Графики - полезный инструмент, когда дело доходит до понимания взаимосвязи в данных. Обязательно используйте графики, чтобы сделать вывод на основе данных. У вас также есть возможность выбрать тип графика (точечная диаграмма, гистограмма, прямоугольная диаграмма и т. Д.), Соответствующий вашим данным.
Резюме
Pandas - это пакет, который предоставляет быструю, гибкую и выразительную библиотеку, предназначенную для того, чтобы сделать работу с «реляционными» или «помеченными» данными простой и интуитивно понятной. Его цель - стать фундаментальным строительным блоком высокого уровня для практического анализа реальных данных на Python.
С Pandas вам предлагается возможность работать с различными данными, включая данные произвольной матрицы с метками строк и столбцов, упорядоченные и неупорядоченные данные временных рядов, табличные данные с разнотипными столбцами, как в таблице SQL или электронной таблице Excel и любая другая форма наборов наблюдательных / статистических данных.
Надеюсь, вам понравилась наша статья, оставьте комментарий, если вам понравилась наша статья.
#happylearning #keeplearning
