Guide d'installation pour PythonPandas : facile à comprendre et à utiliser

Guide d'installation de Python Pandas simple et facile à comprendre

Python Pandas est une puissante bibliothèque de manipulation et d'analyse de données. Elle fournit des structures de données et des outils d'analyse de données flexibles et faciles à utiliser et est l'un des outils importants. pour l'analyse des données Python. Cet article vous fournira un guide d'installation de Python Pandas simple et facile à comprendre pour vous aider à installer rapidement Pandas, et joindra des exemples de code spécifiques pour vous permettre de démarrer facilement.

1. Installer Python

Avant d'installer Pandas, vous devez d'abord installer Python. Python peut être téléchargé sur le site officiel (https://www.python.org/downloads/). Sélectionnez le package d'installation adapté à votre système d'exploitation. Après le téléchargement, suivez l'assistant d'installation pour l'installer.

2. Installer Pandas

Après avoir installé Python avec succès, ouvrez un terminal (invite de commande) et entrez la commande suivante pour installer Pandas :

pip install pandas

Cette commande téléchargera et installera automatiquement la bibliothèque Pandas à partir de l'index des packages Python (PyPI). .

3. Vérifier l'installation

Une fois l'installation terminée, vous pouvez saisir le code suivant dans le terminal pour vérifier si Pandas a été installé avec succès :

import pandas as pd

print(pd.__version__)

Si le résultat est le numéro de version de la bibliothèque Pandas, l'installation est réussi.

4. Structures de données couramment utilisées dans Pandas

Pandas fournit deux structures de données couramment utilisées, à savoir Series et DataFrame.

Series est une structure de données unidimensionnelle dans Pandas et peut être considérée comme un tableau étiqueté. Une série peut être créée à l'aide du code suivant :

import pandas as pd

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

DataFrame est une structure de données bidimensionnelle dans Pandas et peut être visualisée sous forme de tableau. Vous pouvez utiliser le code suivant pour créer un DataFrame :

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. Opérations de données communes dans Pandas

Pandas fournit de riches fonctions d'exploitation et d'analyse de données, telles que le filtrage, le tri, la fusion, etc. Voici quelques exemples d'opérations de données couramment utilisés :

Filtrer les données :

import pandas as pd

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

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

Trier les données :

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)

Fusionner les données :

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)

Ci-dessus sont quelques exemples courants d'opérations de données Pandas, vous pouvez effectuer davantage de traitement de données en fonction des besoins réels. et analyse.

Résumé :
Python Pandas est une puissante bibliothèque de manipulation et d'analyse de données. Cet article vous propose un guide d'installation de Python Pandas simple et facile à comprendre, avec des exemples de code spécifiques, afin que vous puissiez démarrer rapidement. J’espère que cet article vous sera utile, et je vous souhaite d’aller toujours plus loin sur le chemin de l’analyse des données !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!