Pandas ist die beliebteste Python-Bibliothek, die für die Datenanalyse verwendet wird. Es bietet eine hochoptimierte Leistung, da der Back-End-Quellcode ausschließlich in C oder Python geschrieben ist .

Wir können Daten in Pandas analysieren mit:

  1. Serie
  2. DataFrames

Serie:

Serie ist ein eindimensionales (1-D) Array, das in Pandas definiert ist und zum Speichern eines beliebigen Datentyps verwendet werden kann.

Code 1: Serien erstellen

  
import pandas as pd   
  
a = pd.Series(Data, index = Index)  

Hier können Daten sein:

  1. Ein skalarer Wert, der integerValue, string sein kann
  2. Ein Python-Wörterbuch, das ein Schlüssel-Wert-Paar sein kann
  3. Ein Ndarray

Hinweis : Der Index ist standardmäßig von 0, 1, 2,… (n-1), wobei n die Datenlänge ist.
 
Code 2: Wenn Daten Skalarwerte enthalten



  
Data =[1, 3, 4, 5, 6, 2, 9]   
  
s = pd.Series(Data)     
  
Index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']  
  
si = pd.Series(Data, Index) 

Ausgabe :

Skalardaten mit Standardindex


Skalardaten mit Index

 
Code 3: Wenn Daten Wörterbuch enthalten

dictionary ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}  
  
sd = pd.Series(dictionary) 

Ausgabe :

Wörterbuchtypdaten

 

Code 4: Wenn Daten Ndarray enthalten

  
Data =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]   
  
snd = pd.Series(Data)    

Ausgabe :

Daten als Ndarray

 

DataFrames:

DataFrames ist eine zweidimensionale (2-D) Datenstruktur, die in Pandas definiert ist und aus Zeilen und Spalten besteht.



Code 1: Erstellung von DataFrame

  
import pandas as pd    
  
a = pd.DataFrame(Data)  

Hier können Daten sein:

  1. Ein oder mehrere Wörterbücher
  2. Eine oder mehrere Serien
  3. 2D-numpy Ndarray

 
Code 2: Wenn Daten Wörterbücher sind

  
dict1 ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}    
  
dict2 ={'a':5, 'b':6, 'c':7, 'd':8, 'e':9}  
  
Data = {'first':dict1, 'second':dict2}  
  
df = pd.DataFrame(Data)  

Ausgabe :

DataFrame mit zwei Wörterbüchern

 
Code 3: Wenn Daten Serien sind

import pandas as pd 
  
s1 = pd.Series([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9])    
  
s2 = pd.Series([1.1, 3.5, 4.7, 5.8, 2.9, 9.3])  
  
s3 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])      
  
Data ={'first':s1, 'second':s2, 'third':s3}  
  
dfseries = pd.DataFrame(Data)              

Ausgabe :

DataFrame mit drei Serien

 
Code 4: Wenn Daten 2D-numpy ndarray sind
Hinweis : Eine Einschränkung muss beim Erstellen des Datenrahmens von 2D-Arrays beibehalten werden - Die Abmessungen des 2D-Arrays müssen gleich sein.

  
import pandas as pd  
  
d1 =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]  
  
d2 =[[2, 4, 8], [1, 3, 9]]  
  
Data ={'first': d1, 'second': d2}   
  
df2d = pd.DataFrame(Data)    

Ausgabe :

DataFrame mit 2d ndarray