Pandas была создана в 2008 году Уэсом МакКинни и использовалась для анализа данных в Python — библиотеке с открытым исходным кодом, предназначенной в первую очередь для простой и интуитивно понятной работы с реляционными или размеченными данными. Он включает ряд структур данных и процедур для работы с числовыми данными и временными рядами.

Pandas построен на основе пакета NumPy, поэтому NumPy необходим для запуска Pandas.

Каковы возможности использования Pandas?

Pandas упростит многие повторяющиеся действия, требующие много времени, связанные с работой с данными.

В Pandas интересно то, что он берет такие данные, как файл CSV или TSV или базу данных SQL, и создает объект Python со строками и столбцами, называемый фреймом данных, который очень похож на таблицу в статистическом ПО (например, в Excel). )

Обычно его можно использовать одним из трех способов:

  • Преобразование списка Python, словаря или массива NumPy во фрейм данных Pandas.
  • Используйте Pandas, чтобы открыть локальный файл, обычно файл CSV, но это также может быть текстовый файл с разделителями, такой как TSV, Excel или другие форматы.
  • Используйте URL-адрес, чтобы открыть удаленный файл или базу данных, например CSV или JSON, или прочитать из таблицы/базы данных SQL.

Другие случаи включают в себя, когда вы хотите проанализировать набор данных, сохраненный на вашем компьютере в формате CSV, Pandas извлечет данные из этого CSV во фрейм данных, например таблицы, и сделает следующее:

· Среднее значение, медиана, максимальное или минимальное значение для каждого столбца.

· Сопоставление столбцов.

· Распределение столбцов данных будет похоже.

Великолепная библиотека NumPy

Сокращение отNumerical Python,NumPy — это фундаментальная библиотека Python для научных вычислений. Используется для работы с массивами, имеет функции, делающие его пригодным для работы со структурами данных и реализации многомерных массивов и матриц.

Эти структуры данных используются для выполнения оптимальных вычислений с массивами и матрицами.

Массивы – это наборы значений, которые имеют одно или несколько измерений. NumPy упрощает управление большими объемами данных.

Он также очень полезен для умножения матриц и преобразования данных. NumPy работает быстро, что делает его эффективным для работы с большими объемами данных.

Как вы можете использовать NumPy…

NumPy — это многоцелевая библиотека для обработки массивов. Используя метод массива, вы можете сгенерировать массив из обычного списка или кортежа Python. Структура результирующего массива определяется типом элементов последовательности.

NumPy включает метод, аналогичный методу range, который возвращает массивы, а не списки для создания числовых последовательностей.

Ндаррай

В NumPy объект массива называется ndarray. С помощью функции array() мы можем сгенерировать объект NumPy ndarray.

Чтобы сгенерировать ndarray, введите список, кортеж или любой подобный массиву объект в метод array(), и он будет сгенерирован в ndarray.

Массивы очень часто используются в инженерии данных и науке о данных, где скорость и ресурсы имеют большое значение.

Ознакомьтесь с документацией NumPy, чтобы узнать больше…

Краткий обзор инженерии данных с помощью SQL.

SQL – это стандартный язык для хранения, обработки и извлечения данных из баз данных.

Язык структурированных запросов или SQL, сокращенно, используется для выполнения действий с записями базы данных, таких как обновление записей, вставка записей, удаление записей, создание и изменение таблиц базы данных. просмотры и т. д.

Это не система баз данных, а язык запросов. Этот язык запросов стал стандартом ANSI в конце 80-х, а позже сертифицирован ISO. Он стал широко использоваться в науке о данных и аналитике, а также в серверной части крупных предприятий, таких как Facebook, Instagram и LinkedIn.

Системы баз данных, включая PostgreSQL, SQLite, MySQL, SQL Server и т. д., представляют собой различные варианты систем баз данных, которые реализуют некоторые основные аспекты SQL не соответствует стандартам SQL ANSI/ISO.

Подробнее о SQL здесь…