PythonPandas のインストール ガイド: 理解しやすく操作が簡単

シンプルでわかりやすい Python Pandas インストール ガイド

Python Pandas は、柔軟で使いやすいデータ構造を提供する強力なデータ操作および分析ライブラリです。データ分析ツールは、Python データ分析のための重要なツールの 1 つです。この記事では、Pandas を迅速にインストールするのに役立つ、シンプルでわかりやすい Python Pandas インストール ガイドを提供し、簡単に開始できるように具体的なコード例を添付します。

1. Python のインストール

Pandas をインストールする前に、まず Python をインストールする必要があります。 Python は公式 Web サイト (https://www.python.org/downloads/) からダウンロードできますので、お使いの OS に適したインストールパッケージを選択し、ダウンロード後、インストールウィザードに従ってインストールしてください。

2. Pandas のインストール

Python が正常にインストールされたら、ターミナル (コマンド プロンプト) を開き、次のコマンドを入力して Pandas をインストールします:

pip install pandas

このコマンドPandas ライブラリは、Python Package Index (PyPI) から自動的にダウンロードされ、インストールされます。

3. インストールの確認

インストールが完了したら、ターミナルに次のコードを入力して、Pandas が正常にインストールされたかどうかを確認できます:

import pandas as pd

print(pd.__version__)

出力が「パンダ ライブラリのバージョン番号」の場合、インストールが成功したことを示します。

4. Pandas の一般的に使用されるデータ構造

Pandas は、Series と DataFrame という 2 つの一般的に使用されるデータ構造を提供します。

Series は Pandas の 1 次元データ構造であり、ラベル付きの配列として表示できます。次のコードを使用してシリーズを作成できます。

import pandas as pd

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

DataFrame は Pandas の 2 次元データ構造であり、テーブルとして表示できます。次のコードを使用して DataFrame を作成できます。

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. Pandas の一般的なデータ操作

Pandas は、データのフィルタリング、並べ替えなどの豊富なデータ操作および分析機能を提供します。 、マージ待ち。一般的に使用されるデータ操作の例を次に示します。

データのフィルタリング:

import pandas as pd

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

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

データの並べ替え:

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)

データのマージ:

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)

上記は一部です。一般的に使用される Pandas データ操作の例を使用して、実際のニーズに応じてさらに多くのデータ処理と分析を実行できます。

概要:
Python Pandas は強力なデータ操作および分析ライブラリです。この記事では、具体的なコード例を含む、シンプルでわかりやすい Python Pandas インストール ガイドを提供します。すぐに始めてください。この記事があなたのお役に立てば幸いです。そして、あなたがデータ分析の道をさらに前進できることを願っています。

以上がPythonPandas のインストール ガイド: 理解しやすく操作が簡単の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。