В этой главе мы познакомим вас с библиотекой pandas и рассмотрим некоторые из ее ключевых возможностей и функций для работы со структурированными данными в Python.
Что такое панды?
pandas — это библиотека с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных в Python. Он построен на основе NumPy, библиотеки для числовых вычислений, и предоставляет широкий спектр возможностей и функций для работы со структурированными данными.
pandas особенно полезен для науки о данных, поскольку он позволяет легко манипулировать, очищать и анализировать данные из различных источников, включая базы данных CSV, Excel и SQL. Он также предоставляет удобные функции для визуализации данных с помощью графиков и диаграмм, а также для выполнения статистического анализа.
Установка и настройка
Чтобы использовать pandas, вам нужно установить библиотеку с помощью pip, менеджера пакетов Python. Откройте терминал или командную строку и введите следующую команду:
pip install pandas
Это установит последнюю версию pandas в вашей системе.
После установки pandas вы можете импортировать его в свой скрипт Python или блокнот Jupyter, используя следующий оператор импорта:
import pandas as pd
Это приведет к импорту библиотеки pandas и присвоению ей псевдонима pd, что является общепринятым соглашением в сообществе Python.
Импорт других библиотек
В дополнение к pandas вам также может понадобиться импортировать другие библиотеки для обработки и анализа данных, такие как NumPy и matplotlib. Вы можете сделать это, используя следующие операторы импорта:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
NumPy — это мощная библиотека для числовых вычислений на Python, которая используется pandas для многих своих вычислений. matplotlib — это библиотека для создания графиков и диаграмм, которая часто используется вместе с pandas для визуализации данных.
Чтение данных из файлов CSV, Excel и других форматов
Одним из наиболее распространенных способов хранения данных является файл с разделителями-запятыми (CSV), который представляет собой обычный текстовый файл, содержащий табличные данные, организованные в строки и столбцы. pandas предоставляет функцию read_csv() для чтения файлов CSV в кадр данных pandas:
import pandas as pd
# Read the CSV file into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
Это прочитает CSV-файл data.csv в pandas DataFrame, который представляет собой двухмерную табличную структуру данных со строками и столбцами. Затем вы можете получить доступ к данным и управлять ими, используя различные функции и методы pandas.
pandas также предоставляет функции для чтения других форматов файлов, таких как Excel, JSON и SQL. Например, вы можете использовать функцию read_excel() для чтения файла Excel в кадр данных pandas:
import pandas as pd
# Read an Excel file into a pandas DataFrame
df = pd.read_excel('data.xlsx')
Вы можете найти полный список функций чтения файлов pandas в документации.
Чтение данных из баз данных и веб-API
Помимо чтения данных из локальных файлов, pandas также предоставляет функции для чтения данных из баз данных и веб-API. Например, вы можете использовать функцию read_sql() для чтения данных из базы данных SQL в DataFrame pandas:
import pandas as pd
import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
# Read data from the 'employees' table into a pandas DataFrame
df = pd.read_sql('SELECT * FROM employees', conn)
Чтобы прочитать данные из веб-API, вы можете использовать библиотеку requests для выполнения HTTP-запросов и функцию json() для анализа данных ответа в словаре Python. Затем вы можете передать словарь конструктору pandas DataFrame() для создания DataFrame:
import pandas as pd
import requests
# Make a GET request to the API
response = requests.get('https://api.example.com/employees')
# Parse the JSON response data into a Python dictionary
data = response.json()
# Create a pandas DataFrame from the dictionary
df = pd.DataFrame(data)
Запись данных в CSV, Excel и другие форматы файлов
Помимо чтения данных, pandas также предоставляет функции для записи данных в различные форматы файлов. Например, вы можете использовать метод to_csv() для записи кадра данных pandas в файл CSV:
# Read a CSV file into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# Write the Data
Я надеюсь, что это поможет вам начать изучение данных о пандах.
В QBurst мы обладаем обширным опытом в создании масштабируемых и устойчивых рабочих нагрузок машинного обучения с использованием инструментов распределенных вычислений, таких как Azure Databricks. Если вы хотите узнать больше о наших возможностях в этой области, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам здесь.
Я надеюсь, что эта информация будет полезной! Дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы или вам нужна дополнительная помощь в вашем путешествии по науке о данных. Свяжитесь со мной в LinkedIn.
