pandas — праграмная бібліятэка на мове Python для апрацоўкі і аналізу даных. Работа pandas з данымі будуецца па-над бібліятэкай , якая з’яўляецца інструментам ніжэйшага ўзроўню. Прадастаўляе спецыяльныя структуры даных і аперацыі для маніпулявання лічбавымі табліцамі і . Назва бібліятэкі паходзіць ад эканаметрычнага тэрміна «панэльныя даныя», які выкарыстоўваецца для апісання шматмерных структураваных набораў інфармацыі. pandas распаўсюджваецца пад новай ліцэнзіяй BSD.
Вобласць выкарыстання Асноўная вобласць выкарыстання — забеспячэнне працы ў рамках асяроддзя Python не толькі для збору і ачысткі даных, але для задач аналізу і мадэлявання даных без пераключэння на мовы, больш спецыфічныя для статыстычнай апрацоўкі (такія як R і Octave).
Таксама актыўна вядзецца праца па рэалізацыі «родных» катэгарыяльных тыпаў даных.
Пакет першым чынам прызначаны для ачысткі і першаснай ацэнкі даных па агульных паказчыках, напрыклад, сярэдняму значэнню, квантылям і гэтак далей. Статыстычным пакетам ён у поўным сэнсе не з’яўляецца, аднак наборы даных тыпаў DataFrame і Series ужываюцца ў якасці ўваходных у большасці модуляў аналізу даных і машыннага навучання (, і іншых).
Магчымасці Асноўныя магчымасці бібліятэкі:
Аб’ект DataFrame для маніпулявання індэксаванымі масівамі двухмерных даных. Інструменты для абмену данымі паміж структурамі ў памяці і файламі розных фарматаў. Убудаваныя сродкі сумяшчэння даных і спосабы апрацоўкі адсутнай інфармацыі. Перафарматаванне набораў даных, у тым ліку стварэнне зводных табліц. Зрэз даных па значэннях індэкса, пашыраныя магчымасці індэксавання, выбарка з вялікіх набораў даных. Устаўка і выдаленне слупкоў даных. Магчымасці групоўкі дазваляюць выконваць трохэтапныя аперацыі тыпу «падзел, змяненне, аб’яднанне» (). Зліццё і аб’яднанне набораў даных. Іерархічнае індэксаванне дазваляе працаваць з данымі высокай памернасці ў структурах меншай памернасці. Праца з часавымі радамі: фармаванне часавых перыядаў, змена інтэрвалаў і гэтак далей.
Бібліятэка аптымізавана для высокай прадукцыйнасці, найбольш важныя часткі кода напісаны на і Сі.
Гісторыя Распрацоўка бібліятэкі была распачата ў 2008 годзе супрацоўнікам . Перад сыходам з AQR яму ўдалося пераканаць кіраўніцтва дазволіць апублікаваць зыходны код бібліятэкі пад свабоднай ліцэнзіяй.
Іншы работнік AQR — Чан Шэ — далучыўся да праекта ў 2012 годзе. Ён стаў другім галоўным распрацоўшчыкам бібліятэкі. Прыкладна ў той жа час бібліятэка набрала папулярнасць у асяроддзі Python-распрацоўшчыкаў, і да праекта далучылася мноства новых удзельнікаў.
Прыклады выкарыстання Крывыяimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE')) df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis df.plot() plt.show()Дыяграмаdf = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE')) df.plot.bar(stacked=True) plt.show()Графікdf = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE')) df.plot.box() plt.show()Гістаграмаdata = pd.Series(np.random.normal(size=100)) data.hist(grid=False) plt.show()
Катэгорыя:Свабодныя бібліятэкі праграм Катэгорыя:Вікіпедыя:Артыкулы са спасылкамі на элементы Вікіданых без беларускага подпісу Катэгорыя:Бібліятэкі Python Катэгорыя:Старонкі з недагледжанымі перакладамі