Installationsanleitung für PythonPandas: einfach zu verstehen und zu bedienen

Einfache und leicht verständliche Installationsanleitung für Python Pandas

Python Pandas ist eine leistungsstarke Datenbearbeitungs- und Analysebibliothek. Sie bietet flexible und benutzerfreundliche Datenstrukturen und Datenanalysetools und ist eines der wichtigsten Tools für die Python-Datenanalyse. In diesem Artikel erhalten Sie eine einfache und leicht verständliche Installationsanleitung für Python Pandas, die Ihnen bei der schnellen Installation von Pandas hilft, und fügen spezifische Codebeispiele bei, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

1. Python installieren

Bevor Sie Pandas installieren, müssen Sie zuerst Python installieren. Python kann von der offiziellen Website heruntergeladen werden (https://www.python.org/downloads/). Wählen Sie nach dem Herunterladen das für Ihr Betriebssystem geeignete Installationspaket aus.

2. Pandas installieren

Öffnen Sie nach der erfolgreichen Installation von Python ein Terminal (Eingabeaufforderung) und geben Sie den folgenden Befehl ein, um Pandas zu installieren:

pip install pandas

Dieser Befehl lädt die Pandas-Bibliothek automatisch aus dem Python Package Index (PyPI) herunter und installiert sie. .

3. Installation überprüfen

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie im Terminal den folgenden Code eingeben, um zu überprüfen, ob Pandas erfolgreich installiert wurde:

import pandas as pd

print(pd.__version__)

Wenn die Ausgabe die Versionsnummer der Pandas-Bibliothek ist, ist die Installation abgeschlossen erfolgreich.

4. Häufig verwendete Datenstrukturen in Pandas

Pandas bietet zwei häufig verwendete Datenstrukturen, nämlich Series und DataFrame.

Series ist eine eindimensionale Datenstruktur in Pandas und kann als beschriftetes Array angezeigt werden. Eine Serie kann mit dem folgenden Code erstellt werden:

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

DataFrame ist eine zweidimensionale Datenstruktur in Pandas und kann als Tabelle angezeigt werden. Sie können den folgenden Code verwenden, um einen DataFrame zu erstellen:

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Tom', 'John', 'Emily', 'Jane'],
        'age': [20, 25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

5. Gemeinsame Datenoperationen in Pandas

Pandas bietet umfangreiche Datenoperations- und Analysefunktionen wie Datenfilterung, -sortierung, -zusammenführung usw. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Beispiele für Datenoperationen aufgeführt:

Daten filtern:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily'],
                   'age': [20, 25, 30]})

filtered_df = df[df['age'] > 25]
print(filtered_df)

Daten sortieren:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily'],
                   'age': [20, 25, 30]})

sorted_df = df.sort_values(by='age', ascending=False)
print(sorted_df)

Daten zusammenführen:

import pandas as pd

data1 = {'name': ['Tom', 'John', 'Emily'],
         'age': [20, 25, 30]}
data2 = {'name': ['Peter', 'Jane'],
         'age': [35, 40]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

merged_df = pd.concat([df1, df2])
print(merged_df)

Oben sind einige häufige Beispiele für Pandas-Datenoperationen aufgeführt. Sie können je nach tatsächlichem Bedarf weitere Datenverarbeitungen durchführen und Analyse.

Zusammenfassung:
Python Pandas ist eine leistungsstarke Datenbearbeitungs- und Analysebibliothek. Dieser Artikel bietet Ihnen eine einfache und leicht verständliche Installationsanleitung für Python Pandas mit spezifischen Codebeispielen, damit Sie schnell loslegen können. Ich hoffe, dass dieser Artikel für Sie hilfreich ist, und ich wünsche Ihnen, dass Sie auf dem Weg der Datenanalyse immer weiter vorankommen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInstallationsanleitung für PythonPandas: einfach zu verstehen und zu bedienen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!