PythonPandas 설치 가이드: 이해하기 쉽고 작동하기 쉽습니다.

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.

1. Python 설치

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.

2. Pandas 설치

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. .

3. 설치 확인

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.

4. Pandas에서 일반적으로 사용되는 데이터 구조

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)

5. Pandas의 일반적인 데이터 작업

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!