간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드
Python Pandas는 유연하고 사용하기 쉬운 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리이며 중요한 도구 중 하나입니다. 파이썬 데이터 분석을 위해. 이 기사에서는 Pandas를 빠르게 설치하는 데 도움이 되는 간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드를 제공하고, 쉽게 시작할 수 있도록 특정 코드 예제를 첨부합니다.
Pandas를 설치하기 전에 먼저 Python을 설치해야 합니다. Python은 공식 홈페이지(https://www.python.org/downloads/)에서 다운로드할 수 있으며, 운영체제에 맞는 설치 패키지를 선택하여 설치하세요.
Python을 성공적으로 설치한 후 터미널(명령 프롬프트)을 열고 다음 명령을 입력하여 Pandas를 설치하세요.
pip install pandas
이 명령은 PyPI(Python Package Index)에서 Pandas 라이브러리를 자동으로 다운로드하고 설치합니다. .
설치가 완료된 후 터미널에 다음 코드를 입력하여 Pandas가 성공적으로 설치되었는지 확인할 수 있습니다.
import pandas as pd print(pd.__version__)
출력이 Pandas 라이브러리의 버전 번호인 경우 설치는 다음과 같습니다. 성공적인.
Pandas는 일반적으로 사용되는 두 가지 데이터 구조, 즉 Series와 DataFrame을 제공합니다.
Series는 Pandas의 1차원 데이터 구조이며 레이블이 있는 배열로 볼 수 있습니다. 시리즈는 다음 코드를 사용하여 생성할 수 있습니다.
import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print(s)
DataFrame은 Pandas의 2차원 데이터 구조이며 테이블로 볼 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 DataFrame을 만들 수 있습니다.
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)
Pandas는 데이터 필터링, 정렬, 병합 등과 같은 풍부한 데이터 작업 및 분석 기능을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 데이터 작업 예시입니다.
데이터 필터링:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily'], 'age': [20, 25, 30]}) filtered_df = df[df['age'] > 25] print(filtered_df)
데이터 정렬:
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)
데이터 병합:
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)
위는 몇 가지 일반적인 Pandas 데이터 작업 예시입니다. 실제 필요에 따라 더 많은 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 그리고 분석.
요약:
Python Pandas는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다. 이 문서에서는 빠르게 시작할 수 있도록 특정 코드 예제와 함께 간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드를 제공합니다. 이 글이 여러분에게 도움이 되기를 바라며, 여러분이 데이터 분석의 길로 더욱 더 나아가길 바랍니다!
위 내용은 PythonPandas 설치 가이드: 이해하기 쉽고 작동하기 쉽습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!