Документация по модулю Python Pandas
Модуль Python Pandas представляет собой модуль с открытым исходным кодом. Он имеет широкую сферу применения в области вычислений, анализа данных, статистики и т. д.
Начало работы
Прежде чем разобраться в функциях модуля Pandas, нам необходимо установить модуль (проверка совместимости версии Python с версией модуля, который вы хотите установить, с помощью официальной документации модуля Pandas).
Есть разные способы установить модуль Python Pandas. Один из самых простых способов — установить с помощью установщика пакетов Python, то есть PIP.
Введите следующую команду в командной строке:
pip install pandas
Чтобы добавить модуль Pandas и NumPy в ваш код, нам необходимо импортировать эти модули в наш код.
Pandas — структуры данных
Pandas работает со следующими структурами данных:
- Серии;
- DataFrame;
- Панель.
Эти структуры данных быстрее по сравнению с массивами NumPy.
1 Серия
Pandas Series — это одномерная структура, напоминающая массивы, содержащие однородные данные. Это линейная структура данных, в которой элементы хранятся в одном измерении.
Примечание. Размер структуры данных серии в Pandas является неизменным, т.е. однажды установленный, он не может быть изменен динамически. При этом значения и элементы в серии можно изменять.
Синтаксис:
pandas.Series(input_data, index, data_type, copy)
- input_data: принимает ввод в виде списка, константы, массива NumPy, Dict и т. д.
- index: значения индекса, переданные в данные.
- data_type: распознает тип данных.
- copy: Копирует данные. Значение по умолчанию неверно.
В приведенном выше фрагменте кода мы предоставили ввод с использованием массивов NumPy и установили значения индекса для входных данных.
Выход:
10 John
11 Bran
12 Sam
13 Peter
dtype: object
2 DataFrame
Модуль Python Pandas предоставляет DataFrame, который представляет собой двумерную структуру, напоминающую двумерные массивы. Здесь входные данные оформляются в виде строк и столбцов.
Примечание. Размер структуры данных DataFrame в Pandas можно изменять.
Синтаксис:
pandas.DataFrame(input_data, index_value, columns, data_type, copy)
- input_data: принимает ввод как списки, ряды, массивы NumPy, Dict, другой DataFrame и т. д.
- значения индекса: значения индекса, передаваемые в данные.
- data_type: распознает тип данных каждого столбца.
- copy: скопировать данные. Значение по умолчанию неверно.
- столбцы: метки данные столбцов.
В приведенном выше коде мы предоставили ввод с помощью списков, добавили метки: «Имя» и «Город» к столбцам и установили для них значения индекса.
Выход:
Name City
1 John Pune
2 Bran Mumbai
3 Peter Delhi
3 Panel
Модуль Python Pandas предлагает панель, которая представляет собой трехмерную структуру данных и содержит 3 оси для выполнения следующих функций:
- items: (ось 0). Каждый его элемент соответствует DataFrame в нем.
- major_axis: (ось 1) Соответствует строкам каждого DataFrame.
- minor_axis: (ось 2) соответствует столбцам каждого DataFrame.
Синтаксис:
pandas.Panel(input_data, items, major_axis, minor_axis, data_type, copy)
Импорт данных из файла CSV в DataFrame
Модуль DataFrame Python Pandas также может быть построен с использованием файлов CSV. Файл CSV — это в основном текстовый файл, в котором хранятся данные для каждой строки. Элементы разделяются запятой.
Метод read_csv (file_name) используется для чтения данных из файла CSV в DataFrame.
Синтаксис:
pandas.read_csv()
Пример:
Выход:
Name Age
0 John 21
1 Bran 22
Статистический анализ в Pandas
Модуль Python Pandas предлагает большое количество встроенных методов, помогающих пользователям проводить статистический анализ данных.
Ниже приводится список некоторых наиболее часто используемых функций для статистического анализа:
| Метод | Description |
|---|---|
| count() | Подсчитывает количество всех непустых наблюдений |
| sum() | Возвращает сумму элементов данных. |
| mean() | Возвращает среднее значение всех элементов данных. |
| median() | Возвращает медианное значение всех элементов данных. |
| mode() | Возвращает режим всех элементов данных |
| std() | Возвращает стандартное отклонение всех элементов данных. |
| min() | Возвращает минимальный элемент данных среди всех входных элементов. |
| max() | Возвращает максимальный элемент данных среди всех входных элементов. |
| abs() | Возвращает абсолютное значение. |
| prod() | Возвращает произведение значений данных. |
| cumsum() | Возвращает кумулятивную сумму значений данных. |
| cumprod() | Возвращает совокупное произведение значений данных. |
| describe() | Он отображает статистическую сводку всех записей за один снимок, т.е. (сумма, количество, мин, среднее и т. Д.) |
Для начала давайте создадим DataFrame, который мы будем использовать в этом разделе для понимания различных функций, предоставляемых для статистического анализа.
Функция sum()
Как видно выше, функция sum() добавляет данные каждого столбца отдельно и добавляет строковые значения везде, где они есть.
функция mean()
Выход:
Marks 59.8
Roll_num 3.0
dtype: float64
Функция mean не будет воздействовать на строки, найденные в данных, в отличие от функции sum().
Версии Pandas совместимы с конкретными конфигурациями Python и NumPy?
Есть ли программный способ узнать, какие версии pandas совместимы с определенными конфигурациями python и numpy?
Мне интересен переход pandas в ESRI ArcMAP 10.1, который работает на 32-битной Windows и построен на python 2.7, numpy 1.6.
Я попытался создать среду conda для Python, совместимую с ESRI ArcMap 10.1, открыв 32-разрядную командную строку Anaconda и набрав
и я возвращаю среду Python, содержащую pandas=0.10.1
Похоже, однако, что должно быть возможно создавать более высокие версии с python=2.7 , numpy=1.6 , но я просто не уверен, насколько выше.
Я пробовал посмотреть историю pandas setup.py на github и есть min_numpy_ver=1.6 прямо вверх по pandas=0.14 хотя в последнее время требование было изменено на min_numpy_ver=1.7 , поэтому я не знаю, было ли это новое требование или исправление ошибок, которое должно было быть добавлено на более раннем уровне выпуска.
И я вижу, что в PyPI pandas=0.11 для Windows был создан против numpy=1.6 , а для pandas=0.12 он был создан против numpy=1.7 .
Но я не знаю, была ли сборка PyPI требованием или выбором.
Есть ли хороший способ найти эти вещи, не спрашивая разработчиков pandas?
1 ответ
Каждый пакет, созданный против numpy с помощью conda, имеет ту самую основную версию, которая жестко закодирована как зависимость. Эта версия также отображается в строке сборки (например, np18py27 ). Это, возможно, слишком перегружено, так как многие пакеты не используют обратно несовместимые части API numpy (и, в частности, не все пакеты фактически компилируют C-расширения против numpy), но так или иначе, как это было сделано.
Continuum прекратил строительство против более старых версий numpy, когда был выпущен 1,8, поэтому conda дает более старую версию pandas, когда вы говорите ей, чтобы установить рядом с numpy 1.6. Чтобы увидеть, что там есть, запустите conda search pandas и обратите внимание на строковые строки.
Если вам нужна комбинация numpy/ pandas, которая недоступна, у вас есть два варианта:
Вручную установите «неправильный» pandas и надейтесь, что он сработает. API-интерфейс numpy теоретически совместим с обратной связью, поэтому здесь есть надежда. Возможно, стоит попробовать pandas тесты после этого, чтобы увидеть, действительно ли это работает. Что-то вроде
conda create -n arcmap101 python=2.7 numpy=1.6 pandas
conda install -n arcmap101 —no-deps pandas=0.13 # Or whatever version
Это приведет к тому, что ваша среда будет находиться в состоянии, которое conda будет рассматривать как несогласованное, но пакеты будут установлены там. Вы можете указать точную версию pandas, вплоть до строки сборки, например pandas=0.13.0=np17py27_0
Как узнать установлен ли pandas?
Чтобы проверить версии, предполагаемые вашей текущей версией Pandas, запустите pd. show_versions () Это возвращает строковое представление с одной версией зависимости в строке. Беги и Распечатать Функция pd. show_versions () Чтобы проверить версию Pandas, работающих в вашем скрипте.Sep 20, 2021
Как проверить установлен ли Python на Ubuntu?
Узнать, какая версия Python установлена в вашей системе, очень просто, просто введите python —version .
Как узнать версию Пипа?
pip или pip3 Чтобы проверить, какой вариант используется, надо выполнить команду pip —version .
Как проверить программу на Питоне?
Для проверки кода на Python подходит сервис Online Python. Здесь представлена простая IDE, которая поддерживает загрузку с компьютера и скачивание кода в виде файла с расширением *. py. Вы можете работать над проектом совместно с коллегами, поделившись ссылкой.
Как узнать установлен ли pandas? Ответы пользователей
Для того, чтобы узнать версию библиотеки, необходимо вбить следующую команду (например для Pandas):. import pandas as pd. print (pd.__version__).
Если вы хотите узнать версию модуля в скрипте Python, вы можете использовать атрибут . 1) если пакет (например, xgboost) был установлен с помощью pip:
Самый простой способ, который не требует установки каких-либо дополнительных пакетов, это использовать модуль документации Python pydoc .
После установки необходимо проверить, что pandas установлен и корректно работает. Для этого запустите интерпретатор Python и введите в нем .
Как найти python в Microsoft Windows? Как найти python в Unix подобных ОС (Linux и MacOS); Заключение. Введение. Не редкий случай, когда .
Библиотека pandas в Python — это идеальный инструмент для тех, . В первую очередь нужно проверить, не установлен ли уже pandas, и если да, .
как Вам правильно указали в комментариях — устанавливать панду нужно не через IDE, а через консоль системы pip install pandas (pip3 install .
Попробуйте запустить which python , чтобы узнать, какой Python у вас запущен. . Если python v2.7 уже установлен, то для установки numpy и pandas для v2.7.
Как узнать установлен ли pandas? Видео-ответы
ORDENEI o resultado do DataFrame DESCRIBE | Dica de Pandas #03
Mais um vídeo respondendo dúvidas sobre Pandas: nesse vídeo Kizzy mostra como utilizar um sort_values para ordenar o .
Como verificar a versão do Pandas no python?
**APOIE O CANAL** — 51aef801-d0ca-429a-990c-410cd8cfbd6c (chave PIX) Utilizando a plataforma gratuita e online Google .
Python PANDAS — Como contar dados no dataframe
Aprenda como utilizar a função value_counts do pandas para contar a repetição dos dados em um dataframe ou series. Como .
O que é o Pandas? Por que e como usar o Pandas no Python?
Aqui começa o seu casamento com os dados, para todo o sempre. Nesse vídeo introdutório da biblioteca Pandas, veremos o .
Introdução ao Pandas no Python — [SAIA DO ZERO EM 1 AULA]
Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver .
Установка¶
Проще всего установить pandas в составе Anaconda — кроссплатформенного дистрибутива для анализа данных и научных вычислений. Это рекомендуемый метод установки для большинства пользователей.
Здесь вы также найдете инструкции по установке из исходников, с помощью PyPI, ActivePython, различных дистрибутивов Linux и версию для разработки.
Поддержка версий Python¶
Официально поддерживается Python 3.8, 3.9 и 3.10.
Установка pandas¶
Установка с помощью Anaconda¶
Установка pandas и остальной части стека NumPy и SciPy может быть немного сложной для неопытных пользователей.
Проще всего установить не только pandas, но и Python и самые популярные пакеты, составляющие стек SciPy (IPython , NumPy, Matplotlib и так далее) с использованием Anaconda — кроссплатформенного (Linux, macOS, Windows) дистрибутива Python для анализа данных и научных вычислений.
После запуска установщика пользователь получит доступ к pandas и остальной части стека SciPy без необходимости устанавливать что-либо еще и без необходимости ждать, пока какое-либо программное обеспечение будет скомпилировано.
Инструкции по установке Anaconda можно найти здесь.
Полный список пакетов, доступных в составе дистрибутива Anaconda, можно найти здесь.
Еще одним преимуществом установки Anaconda является то, что вам не нужны права администратора для ее установки. Anaconda может быть установлена в домашнем каталоге пользователя, что упрощает удаление Anaconda в случае необходимости (просто удалите эту папку).
Установка с помощью Miniconda¶
В предыдущем разделе было описано, как установить pandas в составе дистрибутива Anaconda. Однако этот подход означает, что вы установите более сотни пакетов и предполагает загрузку установщика, размер которого составляет несколько сотен мегабайт.
Если вы хотите иметь больший контроль над пакетами или пропускная способность интернета у вас ограничена, то установка pandas с помощью Miniconda может вам подойти лучше.
Conda — это менеджер пакетов, на котором построен дистрибутив Anaconda. Это менеджер пакетов, который является одновременно кроссплатформенным и независимым от языка (он похож на комбинацию pip и virtualenv).
Miniconda позволяет вам создать минимальную автономную установку Python, а затем использовать команды Conda для установки дополнительных пакетов (см. краткое руководство по Miniconda на русском).
Сначала вам нужно установить Conda, и загрузка и запуск Miniconda решит эту задачу. Установщик можно найти здесь.
Следующим шагом является создание новой среды conda. Виртуальная среда conda похожа на ту, которая создается virtualenv, она позволяет указать конкретную версию Python и набор библиотек. Запустите следующие команды из окна терминала:
Это создаст минимальную среду, в которой будет установлен только Python. Чтобы активировать эту среду, запустите:
В Windows команда следующая:
Последним шагом необходимо установить pandas. Это можно сделать с помощью следующей команды:
Установить определенную версию pandas:
Установить другие пакеты, например, IPython:
Установить полный дистрибутив Anaconda:
Если вам нужны пакеты, доступные для pip, но не для conda, установите pip, а затем используйте pip для установки этих пакетов:
Установка из PyPI¶
pandas можно установить через pip из PyPI.
У вас должен быть pip>=19.3 для установки из PyPI.
Установка с ActivePython¶
Инструкции по установке ActivePython можно найти здесь. Версии 2.7, 3.5 и 3.6 включают pandas.
Установка с помощью менеджера пакетов вашего дистрибутива Linux.¶
Команды в этой таблице установят pandas для Python 3 из вашего дистрибутива.
Ссылка на скачивание / репозиторий
Команда для установки
sudo apt-get install python3-pandas
нестабильный (последние пакеты)
sudo apt-get install python3-pandas
sudo apt-get install python3-pandas
zypper in python3-pandas
dnf install python3-pandas
yum install python3-pandas
Однако пакеты в менеджерах пакетов linux часто отстают на несколько версий, поэтому, чтобы получить новейшую версию pandas, рекомендуется устанавливать ее с помощью команд pip или conda , описанных выше.
Обработка ошибок импорта¶
Если вы столкнулись с ошибкой ImportError, это обычно означает, что Python не смог найти pandas в списке доступных библиотек. Внутри Python есть список каталогов, в которых он ищет пакеты. Вы можете получить список этих каталогов с помощью команды:
Одна из возможных причин ошибки — это если Python в системе установлен более одного раза, и pandas не установлен в том Python, который вы используете на текущий момент. В Linux/Mac вы можете запустить what python на своем терминале, и он сообщит вам, какой Python вы используете. Если это что-то вроде «/usr/bin/python», вы используете Python из системы, что не рекомендуется.
Настоятельно рекомендуется использовать conda для быстрой установки и обновления пакетов и зависимостей. Вы можете найти простые инструкции по установке pandas в этом документе.
Установка из исходников¶
Полные инструкции по сборке из исходного дерева git см. в Contributing guide. Если вы хотите создать среду разработки pandas, смотрите Creating a development environment.
Запуск набора тестов¶
pandas оснащен исчерпывающим набором модульных тестов, покрывающих около 97% кодовой базы на момент написания этой статьи. Чтобы запустить его на своем компьютере и удостовериться, что все работает (и что у вас установлены все зависимости, программные и аппаратные), убедитесь, что у вас есть pytest >= 6.0 и Hypothesis >= 3.58, затем запустите: