Python Pandas Cheat Sheet est une puissante bibliothèque d'analyse de données pour le langage de programmation Python. Il fournit une vaste ensemble de structures de données et d'outils d'analyse pour travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes. Les pandas permettent aux utilisateurs de manipuler et d'analyser rapidement et facilement les données. Il est devenu un outil populaire pour les scientifiques et les analystes de données en raison de sa simplicité et de sa flexibilité.
Pandas Cheat Sheet est construit au-dessus de la bibliothèque NumPy et fournit bon nombre des mêmes fonctionnalités, mais avec une interface plus conviviale. Contrairement à NumPy, les pandas sont conçus pour travailler avec des données tabulaires organisées en lignes et en colonnes. Il fournit également fonctionnalités puissantes pour travailler avec des données manquantes, des données de séries chronologiques, etc..
Les pandas sont souvent utilisés pour le nettoyage et la préparation des données, l'exploration analyse de données et visualisation de données. Il peut être utilisé pour lire et manipuler des données provenant de diverses sources, notamment des fichiers texte, des feuilles de calcul, des bases de données, etc. Il peut également être utilisé pour effectuer des tâches courantes telles que filtrer, trier et regrouper les données.
Les pandas fournissent également un large éventail de fonctions et de méthodes puissantes pour travailler avec les données. Ceux-ci incluent des fonctions pour calculer des statistiques récapitulatives, tracer des données et effectuer des tests statistiques de base. Il fournit également une variété de méthodes pour transformer et manipuler des données, y compris joindre, fusionner et remodeler des données.
Quels sont les points saillants et les composants essentiels couverts dans une brève aide-mémoire Python Pandas
Un bref sur Pandas Cheat Sheet
Pandas Cheat Sheet pour la science des données en Python | Néonpolice
Le Pandas Cheat Sheet pour la science des données en Python est un guide de référence pratique pour les scientifiques des données qui les aide à trouver et à utiliser rapidement les fonctions pandas les plus importantes et les plus couramment utilisées. Cette feuille de triche est conçue pour fournir une référence rapide aux fonctions et méthodes pandas les plus couramment utilisées. Il est organisé en différentes sections pour trouver rapidement les fonctions dont vous avez besoin pour vos tâches d'analyse de données.
La première section de la feuille de triche couvre les structures de données de base et les opérations dans les pandas. Il fournit un résumé des fonctions et méthodes les plus importantes pour travailler avec des données dans les pandas. Il fournit également une référence rapide à la syntaxe et aux types de données utilisé chez les pandas. Cette section est utile pour se familiariser avec les bases de pandas et comprendre la structure et les opérations de la bibliothèque.
La deuxième section de la feuille de triche couvre les fonctions et méthodes plus avancées utilisées dans les pandas. Il comprend des fonctions qui vous permettent de manipuler et d'analyser des données dans les pandas. Cela inclut des fonctions de traitement des valeurs manquantes, de tri, de regroupement, de fusion de trames de données, etc. Cette section est utile pour les tâches de manipulation et d'analyse de données plus complexes.
La troisième section de la feuille de triche couvre les capacités de visualisation des pandas. Il fournit un résumé des fonctions et méthodes de traçage les plus importantes utilisées dans les pandas. Cela inclut des fonctions permettant de créer des tracés de base tels que des tracés linéaires, des tracés à barres, des histogrammes et des nuages de points. Cette section est utile pour produire rapidement différents types de tracés à partir des trames de données des pandas.
Enfin, la quatrième section de la feuille de triche couvre les performance des pandas. Il fournit un résumé des techniques d'optimisation des performances les plus importantes pour les pandas. Cela inclut des méthodes pour améliorer la vitesse et l'utilisation de la mémoire des opérations de pandas. Cette section est utile pour améliorer les performances des pandas pour les ensembles de données plus volumineux.
La feuille de triche Pandas pour la science des données en Python est une excellente ressource pour les scientifiques et les analystes de données. Il fournit une référence rapide aux fonctions et méthodes Pandas Cheat Sheet les plus couramment utilisées, ce qui en fait trouver facilement les fonctions dont vous avez besoin pour vos tâches d'analyse de données. Il fournit également un résumé des fonctions et méthodes plus avancées utilisées dans les pandas, ainsi qu'un résumé des capacités de visualisation de la bibliothèque. Enfin, il fournit un résumé des techniques d'optimisation des performances les plus importantes pour les pandas, ce qui facilite l'obtention des meilleures performances de la bibliothèque.
Pandas est une bibliothèque puissante et largement utilisée pour l'analyse de données en Python. Il est construit sur la bibliothèque populaire NumPy et fournit des structures de données et des outils d'analyse de données faciles à utiliser pour manipuler et explorer de grands ensembles de données. Pandas est la bibliothèque incontournable pour la plupart des tâches d'analyse de données en Python.
Les pandas utilisent Séries et DataFrames comme leurs structures de données primaires. Une série est un objet qui ressemble à un tableau unidimensionnel et contient un tableau de données ainsi qu'un tableau supplémentaire d'étiquettes de données appelé son index. Une série est similaire à un tableau NumPy, mais elle peut également contenir des données de différents types (y compris des chaînes et des objets).
1. Structure des données dans Pandas- Series
Structure des données dans Pandas- Series | Néonpolice
Pandas Series est une structure de données importante en Python qui est utilisée pour stocker les données de manière organisée et efficace. Il s'agit d'un objet de type tableau unidimensionnel qui stocke des données de tout type et est accessible par son index. La série est la structure de données principale de Pandas et repose sur le tableau NumPy. Il est similaire à un tableau unidimensionnel à bien des égards, mais offre plus de flexibilité qu'un tableau ordinaire.
Pandas Cheat Sheet Series est très efficace en termes de stockage et offre également de nombreuses fonctionnalités utiles pour manipuler les données. Il est idéal pour travailler avec des ensembles de données avec un grand nombre d'éléments. Il est également utilisé pour représenter Données de séries chronologiques.
La structure de données du La série Pandas est basée sur un tableau NumPy et se compose d'un index, de données et d'un type. Un index est un objet semblable à un tableau composé d'étiquettes pour chaque élément de la série. Les données sont un objet semblable à un tableau unidimensionnel qui stocke les données réelles pour chaque élément de la série. Le type est le type de données de chaque élément de la série.
Pour créer une série, nous devons d'abord importer la bibliothèque Pandas et appeler le constructeur de la série. Le constructeur prend un argument, qui est les données que la série contiendra.
Par exemple, le code suivant crée une série stockant les nombres 1, 2, 3, 4 et 5 :
importer des pandas en tant que pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
Une fois la série créée, nous pouvons accéder à ses valeurs en utilisant l'indexation. L'indexation est similaire à celle d'une liste, avec le premier élément de la série ayant un indice de 0, le deuxième élément ayant un indice de 1, et ainsi de suite. Nous pouvons également utiliser une indexation négative, où le dernier élément de la série a un indice de -1, l'avant-dernier élément a un indice de -2, et ainsi de suite.
Nous pouvons également accéder aux valeurs de la série en utilisant le découpage. Le découpage nous permet de sélectionner une plage de valeurs de la série en spécifiant un index de début et de fin. Par exemple, le code suivant sélectionne les valeurs de l'index 2 à l'index 4 (inclus) :
s[2:5]
Cela renvoie une nouvelle série contenant les valeurs aux index 2, 3 et 4.
2. Structure des données dans Pandas - DataFrames
Structure des données dans Pandas- DataFrames | Néonpolice
La structure de données dans Pandas Cheat Sheet est basée sur le notion de DataFrame. Les DataFrames sont des structures de données tabulaires, similaires aux tables des bases de données relationnelles, où chaque colonne représente une variable et chaque ligne représente une observation. Les DataFrames ont un certain nombre de fonctionnalités qui les rendent très utiles dans l'analyse des données.
Tout d'abord, les DataFrames sont faciles à utiliser. Ils sont faciles à lire et à manipuler, ce qui vous permet d'explorer rapidement les données. Ils viennent aussi avec méthodes et fonctions intégrées qui facilitent l'application de transformations et d'opérations courantes aux données. Par exemple, vous pouvez rapidement filtrer, trier et agréger des données avec seulement quelques lignes de code.
Deuxièmement, les DataFrames disposent de puissantes fonctionnalités intégrées qui vous permettent d'explorer et de visualiser facilement vos données. Les pandas ont beaucoup méthodes intégrées pour tracer des données, tels que les histogrammes, les boîtes à moustaches, les nuages de points, les graphiques à barres, etc. Vous pouvez également utiliser la puissante bibliothèque de traçage pour créer des visualisations complexes et attrayantes.
Enfin, les DataFrames sont très flexibles. Vous pouvez ajouter, supprimer et modifier des colonnes, des lignes et des valeurs. Cela vous permet de facilement transformer vos données dans le format dont vous avez besoin pour l'analyse. Vous pouvez également appliquer des fonctions et des opérations personnalisées à vos données, telles que le calcul de statistiques, l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique, etc.
DataFrames peuvent être créés à partir de diverses sources, telles que des fichiers CSV, des feuilles de calcul Excel, des bases de données et des fichiers JSON. DataFrames dans Pandas Cheat Sheet permet également une manipulation puissante des données, ainsi qu'une exploration efficace des données. Par exemple, Pandas facilite le filtrage, le tri et le regroupement des données. Il fournit également des outils puissants pour l'agrégation de données, tels que le regroupement par, les tableaux croisés dynamiques et les fonctions de fenêtre.
Conclusion
Global, Python pandas est un outil populaire et puissant pour travailler avec des données. Il est facile à apprendre et offre un large éventail de fonctionnalités pour manipuler et analyser rapidement et facilement les données. Il peut être utilisé pour lire, nettoyer, transformer et visualiser des données provenant de diverses sources, ainsi que pour effectuer des tâches courantes telles que le filtrage, le tri et le regroupement. Pour plus d'informations sur les données, les feuilles de triche des structures, visitez le site officiel de Néonpolice.
Français 
English 
Español 
한국어