Что значит pandas. Подробный анализ библиотеки pandas: что это такое и для чего нужен
👈🏻Далее🤚Pandas представляет собой библиотеку на языке Python для обработки и анализа данных. Библиотека базируется на NumPy и обладает дополнительными структурами данных для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.
Перейдите к интересующему разделу, выбрав соответствующую ссылку:
🟡 Почему pandas Python так называется
🟡 Зачем нужен pandas Python
🟡 Какие удобные возможности есть в pandas
🟡 Как использовать pandas Python
🟡 Выводы
🤧 Читать далее
Pandas является программной библиотекой, созданной для работы с данными на языке Python. Она используется для обработки и анализа данных с помощью специальных структур и операций, что делает ее отличным инструментом для работы с числовыми таблицами и временными рядами. Библиотека построена на основе другой популярной библиотеки NumPy, что позволяет ей использовать высокоуровневые функции и методы. Pandas позволяет манипулировать данными, выполнять фильтрацию, сортировку и расчет статистических показателей. Библиотека также поддерживает множество форматов данных, включая CSV, Excel, SQL, JSON и другие. Pandas широко применяется в анализе данных, машинном обучении, финансах, науке и в других областях, связанных с обработкой данных.
Почему называется pandas
Название библиотеки происходит от «panel data», что можно перевести, как «панельные данные». Таким образом, для работы с информацией, полученной в результате исследований и структурированной в таблицы, была создана библиотека Pandas.
Что делает pandas
Основной задачей библиотеки является обработка и анализ данных. Pandas строится на библиотеке NumPy и предоставляет более высокоуровневые инструменты для работы с данными. Она предоставляет специальные структуры данных и операции для переформатирования, очистки, агрегации данных и многое другое.
Для чего нужен pandas
Pandas — это общепризнанная библиотека в Python для работы с данными. Её активно используют аналитики данных и дата-сайентисты для выполнения различных задач, связанных с манипулированием, очисткой и анализом данных.
Ниже приведено несколько задач, которые можно решить с помощью pandas:
Группировка данных по заданным параметрам
Библиотека позволяет группировать данные по одному или нескольким параметрам. Это может быть полезно, например, в случае, если нужно вычислить среднее значение определенной переменной по категориям.
Объединение нескольких таблиц в одну сводную
Библиотека Pandas обеспечивает удобный и практичный функционал для объединения данных из разных источников в одну сводную таблицу.
Очистка данных от дубликатов и невалидных строк или столбцов
Pandas предоставляет средства для удаления и обработки дубликатов, невалидных строк и столбцов из данных. Это очень важная задача при работе с реальными данными, которые могут содержать различные ошибки и неточности.
Вывод определенных значений по фильтрам или уникальности
Библиотека Pandas позволяет выбирать значения из таблицы по заданным критериям и фильтрам. Это может быть полезным, например, в случае, если нужно получить сведения о данных за конкретный период времени или по определенному критерию.
Вывод
Библиотека Pandas позволяет быстро и эффективно решать множество задач, связанных с обработкой и анализом данных. Она обладает мощным набором функций и методов, позволяющих работать с данными различного формата и сложности. При этом она проста и удобна в использовании, что делает ее незаменимым инструментом для аналитиков данных и дата-сайентистов.