Как изучить Pandas

Pandas Программирование и разработка

Pandas

Pandas — это библиотека Python, которая позволяет вам работать с данными, организованными с использованием строк и столбцов, иногда называемых «табличными данными». Вы, вероятно, использовали электронную таблицу, например, Excel, для управления табличными данными. Прелесть Pandas в том, что вы можете использовать его для аналогичных задач, для которых вы бы использовали Excel, например, для простых операций с данными, но вы также можете использовать его для выполнения сложных задач науки о данных, таких как машинное обучение.

Pandas — популярный инструмент в области науки о данных. Его можно использовать для принятия бизнес-решений в разных отраслях, помогая людям принимать решения в таких областях, как маркетинг, продажи, создание продуктов, финансы и здоровье.

Что такое Pandas?

Pandas — это библиотека Python с инструментами анализа данных. Использование этой библиотеки позволяет вам манипулировать данными, чтобы получить из них информацию. Уэс МакКинни создал Pandas, и изначально он был разработан для выполнения количественного анализа финансовых данных. В 2009 году был выпущен Pandas, и с тех пор он стал популярным как инструмент для анализа данных.

С помощью Pandas вы можете импортировать данные из баз данных, таких как Excel. Pandas позволяет вам очистить ваши данные перед их анализом. «Очистка» ваших данных, часто называемая «обработкой данных» или «обработкой данных», — это процесс удаления ошибочных данных из вашего набора данных перед их обработкой и извлечения из него каких-либо выводов. Важно иметь чистые и точные данные. В противном случае результаты вашего процесса анализа будут в лучшем случае искажёнными, а в худшем — бесполезными.

При использовании Pandas вы, вероятно, будете использовать платформу под названием Jupyter Notebook, инструмент, часто используемый для проектов в области науки о данных. Jupyter Notebook позволяет очищать и преобразовывать данные. С его помощью вы также можете выполнять такие задачи, как статистическое моделирование и машинное обучение. Он похож на редактор кода: вы можете вводить и запускать код внутри него.

Если вы знакомы с Python, вы знаете о структурах данных, таких как массивы и словари. В Pandas центральной структурой данных является DataFrame, двумерная помеченная структура данных со столбцами, похожая на электронную таблицу. В верхней части таблицы обычно есть строка, содержащая заголовок каждой строки. У него также есть столбец сбоку, содержащий заголовок каждого столбца. В Pandas каждый из этих разделов «заголовок» называется индексом. Как и в случае с электронной таблицей Excel, вы можете изменить эту структуру данных.

Для чего используются Pandas?

Pandas используется для анализа данных в области науки о данных. Наука о данных — это просто изучение данных с целью получения информации из наборов данных. Набор данных может включать всего несколько записей или миллионы отдельных единиц информации. Задача специалиста по данным — извлечь смысл из этих данных посредством процесса уточнения и анализа. После завершения анализа результаты можно визуализировать с помощью таких инструментов, как Matplotlib, ещё одна библиотека Python.

Если вы интересуетесь наукой о данных, вам обязательно нужно изучить Pandas. Даже если вы не хотите быть специалистом по данным, но по-прежнему заинтересованы в процессе анализа данных, вы всё равно должны понимать эту ценную технологию.

Что конкретно могут делать панды?

  • Внесите изменения в существующий файл. Например, у вас есть электронная таблица Excel. Вы хотите выполнить некоторые вычисления с использованием существующих данных и добавить несколько столбцов, содержащих результаты этих вычислений. С помощью Pandas вы можете импортировать исходную электронную таблицу, произвести вычисления, используя несколько строк кода, а затем сохранить электронную таблицу, чтобы она содержала результаты.
  • Помогите вам визуализировать данные. После того, как вы очистили свои данные, вы можете визуально представить их с помощью Matplotlib.
  • Создавайте проекты машинного обучения. Так же, как вы можете объединить Pandas с Matplotlib для удовлетворения своих потребностей в визуализации данных, вы также можете объединить Pandas с Scikit-Learn для выполнения задач машинного обучения.
Читайте также:  Функция Fgets в C

Изучение Pandas

Всё больше и больше бизнес-ролей требуют понимания данных. Данные определяют решения, принимаемые в таких областях, как продажи, маркетинг и разработка продуктов, а это означает, что даже если вы в настоящее время не являетесь специалистом по данным в своей компании, от вас могут ожидать извлечения смысла из данных. Изучение использования библиотек Python, таких как Pandas, может помочь вам принимать решения на основе данных. Узнайте больше о том, почему каждый должен быть грамотным в области данных.

Тем не менее, есть много возможностей трудоустройства для людей, которые хотят сосредоточиться на использовании Pandas и других библиотек Python.

Люди с навыками анализа и обработки данных могут получать хорошую зарплату. По данным Glassdoor, средняя годовая зарплата аналитиков в США составляет 62 453 доллара. Для таких компаний, как Google и Facebook, эта цифра находится в диапазоне от 90 до 100 тысяч долларов. В самом деле, средняя зарплата аналитика данных составляет 75 091 доллар. Для специалистов по анализу данных цифры выше: по данным Glassdoor, средняя зарплата в области науки о данных составляет 113 309 долларов, а Indeed записывает в среднем 122 525 долларов.

Pandas — важный навык, позволяющий узнать, хотите ли вы лучше понимать данные на своей текущей работе или хотите стать аналитиком данных или учёным.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Pandas?

Предполагая, что вы уже знаете Python, вам понадобится около двух недель, чтобы начать работу с Pandas. Сосредоточьтесь на основных манипуляциях с данными, когда начинаете свои проекты Pandas. По мере улучшения ваших навыков экспериментируйте с более сложными применениями, такими как визуализация данных и машинное обучение. Использование Pandas для машинного обучения потребует от вас знания дополнительных инструментов, таких как Scikit-Learn, поэтому вы также захотите изучить эти навыки.

Трудно ли выучить Pandas?

Вы должны знать Python, прежде чем изучать Pandas. К счастью, Python является легко читаемым языком и подходит для программистов, которые только начинают изучать веб-разработку. Существует множество ресурсов, которые помогут вам изучить Python, в том числе это исчерпывающее руководство по изучению Python.

Когда вы овладеете Python, вы будете готовы попробовать свои силы в анализе данных с помощью библиотек Python, таких как Pandas.

Вы также должны отметить, что Pandas построен на основе NumPy, библиотеки Python, используемой для математических операций, поэтому, если вы знакомы с NumPy, вам может быть проще изучить Pandas.

При изучении Pandas следует помнить, что вы можете установить его как часть платформы анализа данных под названием Anaconda. Когда вы устанавливаете Anaconda на свой компьютер, вы устанавливаете все библиотеки, пакеты и другие инструменты Python, которые можно использовать в целях науки о данных, включая Pandas, Matplotlib и Jupyter Notebook.

Фактически, документация Pandas рекомендует вам загрузить Anaconda, чтобы получить Pandas на свой компьютер, вместо того, чтобы устанавливать Pandas отдельно. Вы можете скачать Anaconda здесь.

Как выучить Pandas: шаг за шагом

Вот несколько общих рекомендаций, которые следует использовать, когда вы начнёте изучать Pandas.

  1. Решите, почему вы хотите выучить Pandas. Вы хотите стать ниндзя анализа данных на своей текущей работе в качестве маркетолога, продавца или менеджера проекта? Или вы хотите перейти на полноценную роль в области анализа данных или науки о данных?
  2. Знайте Python. Как упоминалось выше, у вас уже должны быть базовые навыки Python, прежде чем начать работу с Pandas.
  3. Ознакомьтесь с функциями Pandas. Примените свой стиль обучения к приобретению навыков Pandas: посмотрите онлайн-обучающие видео, пройдите курс или прочтите книгу о Pandas. Выполнение этого перед установкой и использованием Pandas даст вам лучшее представление о том, как лучше всего использовать Pandas.
  4. Установите Pandas. Самый простой способ установить Pandas — загрузить Anaconda, который включает Pandas и другие библиотеки, и пакеты Python для анализа данных. Если вы не хотите загружать Anaconda, вы можете установить Pandas здесь.
  5. Начните с базовых проектов Excel / Pandas. Один из способов освоить Pandas — использовать его вместе с Excel. Ознакомьтесь с этим руководством по использованию Excel с Python и Pandas.
  6. По мере роста ваших навыков пробуйте более сложные проекты. Переходите от Excel с проектами Pandas, подобными этому, где вы составляете журнал успеваемости учителя с помощью Python и Pandas.
  7. Продолжайте учиться и присоединяйтесь к сообществу. Продолжайте совершенствовать свои навыки, создавая проекты и обучаясь у других. Вы можете взаимодействовать с другими участниками Pandas и более широкого сообщества специалистов по анализу и обработке данных на таких сайтах, как Kaggle и StackOverflow.
Читайте также:  Фильтрация данных в Django

Книги Pandas

Чтение книг о Python даст вам возможность усвоить контент, написанный экспертами в этой области. Помимо прохождения курсов, книги могут помочь вам начать работу над собственными проектами Pandas.

«Справочник по науке о данных Python» Джейка Вандерпласа

правочник по науке о данных Python

Эта книга доступна онлайн бесплатно на Github. Это отличное введение в библиотеки науки о данных Python, включая Pandas. Если вас также интересуют некоторые другие библиотеки Python, такие как Numpy, Matplotlib и Sci-kit-learn, это отличная книга для вас.

«Изучение библиотеки Pandas: инструменты Python для преобразования данных, анализа и визуализации» Мэтта Харрисона

Изучение библиотеки Pandas

Эта книга позволяет вам узнать о Pandas с помощью примеров, примеров кода и графики. Это займёт вас от установки до обработки DataFrames. Лучше всего читать, когда вы знаете Python, поэтому убедитесь, что у вас есть хорошее понимание языка программирования, чтобы получить от него максимальную отдачу. Кстати, «обработка данных» или «обработка данных» — это процесс уточнения данных перед их анализом.

«Python для анализа данных: борьба с данными с помощью Pandas, NumPy и IPython» Уэса МакКинни

Python для анализа данных

Эта книга написана создателем Pandas. Знайте, что Pandas — это всего лишь один навык, который вы захотите использовать в своём наборе инструментов для анализа данных: вы также должны быть знакомы с другими технологиями, такими как Matplotlib, NumPy и Jupyter. Эта книга предлагает вам фантастическое введение во все эти навыки.

Ресурсы Pandas

Продолжая своё путешествие по изучению Pandas, вы захотите использовать доступные онлайн-ресурсы. Пока вы работаете над проектами, будут возникать вопросы, поэтому вам нужно знать, где искать ответы.

Официальный сайт Pandas

Официальный веб-сайт Pandas позволяет вам загрузить Pandas, получить книгу Python для анализа данных и принять участие в сообществе Pandas.

Документация Pandas

Один из лучших ресурсов для изучения любой новой технологии — это её документация. Этот ресурс, доступный бесплатно в Интернете, содержит полезные руководства и информацию о различных аспектах Pandas. Вы можете узнать, как начать работу с Pandas, опробовать обучающие программы и прочитать обо всех задачах, которые вы можете выполнять с помощью Pandas, в руководстве пользователя.

Kaggle Learn Pandas Учебник

Kaggle — это платформа для анализа данных, которая предлагает бесплатные курсы по науке о данных в дополнение к другим ресурсам. Один из этих курсов — их курс Pandas. Это займёт около четырёх часов и поможет вам узнать, как получить представление о ваших данных, как выполнять задачи группировки и сортировки. У Kaggle есть репозиторий наборов данных, которые вы можете использовать для поддержки своих проектов анализа данных. А также есть форумы, к которым вы можете присоединиться. Если вас интересует наука о данных, попробуйте Kaggle.

Learnpython.org Pandas Basics Интерактивное руководство

Готовы увидеть панд в действии? С помощью этого интерактивного руководства вы можете запускать примеры кода в своём браузере без установки Pandas или каких-либо других технологий. Этот веб-сайт — отличный ресурс, который поможет вам увидеть, как работают Pandas.

Заключение

Pandas — это библиотека Python, используемая для обработки, уточнения и анализа данных. Если вы раньше работали с Excel, вы знаете, что анализ табличных данных может помочь в принятии бизнес-решений. Pandas также работает с табличными данными, но предлагает более сложные функции, чем Excel.

Вы можете комбинировать Pandas с библиотекой визуализации данных, такой как Matplotlib, для создания общих результатов. Когда вы объединяете Pandas с Scikit-Learn, другой библиотекой Python, вы можете выполнять задачи машинного обучения.

Pandas — популярный инструмент, используемый в областях анализа данных и науки о данных. Работа аналитиком данных или специалистом по обработке данных обычно приносит большие зарплаты, поэтому это может быть разумным карьерным шагом, если у вас есть навыки, необходимые для такого рода работы. Даже если вы не хотите быть аналитиком или специалистом по данным, изучение Pandas может помочь вам в повседневной работе.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий