pandas — это библиотека анализа данных с открытым исходным кодом, построенная на основе языка программирования Python.
Наиболее распространенный способ импорта pandas в вашу среду Python — использовать следующий синтаксис:
import pandas as pd
Часть кода import pandas сообщает Python, что нужно перенести библиотеку анализа данных pandas в вашу текущую среду.
Затем часть кода as pd сообщает Python, чтобы дать pandas псевдоним pd.Это позволяет вам использовать функции pandas, просто набрав pd.function_name, а не pandas.function_name.
После того, как вы импортировали pandas, вы можете использовать встроенные в него функции для создания и анализа данных.
Как создавать серии и кадры данных
Наиболее распространенные типы данных, с которыми вы будете работать в pandas , — это серии и кадры данных.
1. Серия
Серия — это одномерный массив. В следующем коде показано, как быстро создать серию с помощью панд:
import pandas as pd
#define Series
x = pd.Series([25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29])
#display Series
print(x)
0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
5 23
6 25
7 29
dtype: int64
2. Датафрейм
DataFrame — это двумерный массив. Следующий код показывает, как быстро создать DataFrame с помощью pandas:
import pandas as pd
#define DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#display DataFrame
print(df)
points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12
Возможные ошибки при импорте панд
При импорте pandas вы можете столкнуться с двумя потенциальными ошибками:
1. NameError: имя «pd» не определено
Одна ошибка, с которой вы можете столкнуться:
NameError : name 'pd' is not defined
Это происходит, когда вы не можете указать псевдоним pandas при его импорте. Прочитайте это руководство , чтобы узнать, как быстро исправить эту ошибку.
2. Нет модуля с именем pandas
Другая ошибка, с которой вы можете столкнуться:
no module name ' pandas '
Это происходит, когда Python не обнаруживает библиотеку pandas в вашей текущей среде. Прочитайте это руководство , чтобы узнать, как исправить эту ошибку.
Дополнительные ресурсы
Если вы хотите узнать больше о pandas, ознакомьтесь со следующими ресурсами:
Полный список руководств Python по Statology
Страница онлайн-документации pandas
Python для анализа данных, Уэс МакКинни
Официальная страница панд в Твиттере