pandas

Üdvözlöm, Ön a pandas szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a pandas szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a pandas szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a pandas szóról tudni kell, itt található. A pandas szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Apandas és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

pandas (tsz. pandases)

  1. (informatika) A pandas egy nyílt forráskódú Python könyvtár, amely hatékony és egyszerű adatkezelést és elemzést biztosít táblázatos formában (például Excel táblázatokhoz hasonló adatstruktúrákkal). A pandas különösen népszerű az adatelemzés, adattisztítás és adatok előkészítése területén, és széles körben használják tudományos, üzleti és pénzügyi alkalmazásokban. A pandas az egyik legfontosabb Python eszköz a data science és adatelemzés területén.

Főbb jellemzői:

  1. DataFrame és Series adatstruktúrák: A pandas két alapvető adatstruktúrája a DataFrame és a Series. A DataFrame egy táblázat, amely sorokból és oszlopokból áll, míg a Series egy egydimenziós adatsor, amelyet gyakran egy DataFrame oszlopaként használnak.
  2. Egyszerű adatimportálás és exportálás: A pandas támogatja az adatok be- és kimenetét különböző formátumokban, például CSV, Excel, SQL adatbázisok, JSON és más fájlformátumok. Ez lehetővé teszi, hogy különböző forrásokból egyszerűen dolgozzunk adatokkal.
    • read_csv(): CSV fájlok beolvasása.
    • to_csv(): DataFrame exportálása CSV fájlba.
    • read_excel(): Excel fájlok beolvasása.
  3. Adatok tisztítása: A pandas segítségével könnyedén tisztíthatók és átalakíthatók az adatok. Például eltávolíthatod az üres cellákat, helyettesítheted a hibás adatokat, vagy átformázhatod az adatszerkezeteket.
  4. Adatkezelési műveletek: A pandas támogatja az adatok szűrését, rendezését, csoportosítását, és összetett lekérdezéseket tesz lehetővé.
    • groupby(): Az adatok csoportosítására és összegzésére.
    • merge(): Különböző DataFrame-ek összekapcsolása.
    • pivot() és pivot_table(): Táblázatok átrendezése.
  5. Időalapú adatok kezelése: A pandas erős támogatást nyújt az időalapú adatok kezeléséhez. Könnyen kezelhetők időbélyegek, dátumok és időtartamok.
    • pd.to_datetime(): Dátumokká alakítja a sztringeket.
    • resample(): Adatok újramintavételezése, például napi adatokból havi adatok készítése.
  6. Integráció más könyvtárakkal: A pandas jól integrálható más Python könyvtárakkal, például a NumPy-val (nagy teljesítményű számításokhoz) és a Matplotlib-vel (adatvizualizációhoz).

Telepítés:

A pandas telepítése a Python csomagkezelőjével (pip) történik:

pip install pandas

Alapvető műveletek pandas-szal:

1. DataFrame létrehozása:

Az egyik leggyakoribb adatstruktúra a pandasban a DataFrame, amely sorokból és oszlopokból áll.

import pandas as pd

data = {'Név': ,
        'Kor': ,
        'Város': }

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Ez az adatszerkezet a következő táblázatot hozza létre:

      Név  Kor     Város
0    Anna   25  Budapest
1    Béla   30  Debrecen
2  Cecília   22   Szeged

2. Adatok beolvasása CSV fájlból:

A pandas egyszerűvé teszi az adatok beolvasását különböző fájlformátumokból, például CSV fájlokból.

df = pd.read_csv('adatok.csv')
print(df.head())  # Az első 5 sor megjelenítése

3. Oszlopok elérése és módosítása:

Az oszlopok és sorok egyszerűen elérhetők, módosíthatók vagy szűrhetők.

  • Oszlop elérése:
print(df)
  • Új oszlop hozzáadása:
df = 

4. Adatok szűrése:

Adatok szűrése feltételek alapján, például azokra a személyekre, akik 25 évnél idősebbek:

filtered_df = df > 25]
print(filtered_df)

5. Csoportosítás és összegzés:

A groupby() függvény használatával egyszerűen csoportosíthatók az adatok, és különböző statisztikai műveletek végezhetők rajtuk:

grouped = df.groupby('Város').mean()
print(grouped)

Ez a városonkénti átlagéletkort számolja ki.

6. Hiányzó értékek kezelése:

A pandas megkönnyíti a hiányzó adatok kezelését, például a hiányzó értékek kitöltését vagy eltávolítását.

  • Hiányzó értékek ellenőrzése:
print(df.isnull())
  • Hiányzó értékek eltávolítása:
df_cleaned = df.dropna()
  • Hiányzó értékek kitöltése:
df_filled = df.fillna(0)

7. Adatok exportálása:

Az adatokat könnyedén exportálhatjuk különböző formátumokba, például CSV-be.

df.to_csv('kimenet.csv', index=False)

Idősorok kezelése:

A pandas erős támogatást nyújt az időalapú adatok kezeléséhez. Például idősorok létrehozása és újramintavételezése:

# Idősor létrehozása
rng = pd.date_range('2024-01-01', periods=10, freq='D')
df_time = pd.DataFrame({'Dátum': rng, 'Érték': range(10)})
df_time.set_index('Dátum', inplace=True)

# Újramintavételezés heti adatokra
df_resampled = df_time.resample('W').sum()
print(df_resampled)

pandas előnyei:

  1. Könnyű használat: A pandas egyszerű szintaxist és intuitív adatstruktúrákat biztosít, amelyek megkönnyítik az adatelemzést és az adatok kezelését.
  2. Hatékony adatkezelés: A pandas gyors és hatékony adatfeldolgozást biztosít még nagy méretű adatkészletek esetén is.
  3. Sokoldalúság: A pandas támogatja a különböző formátumokból származó adatok beolvasását és feldolgozását, például CSV, Excel, SQL adatbázisok és JSON formátumok.
  4. Erős adatmanipulációs képességek: A pandas segítségével könnyedén elvégezhetők összetett adatelemzési feladatok, például csoportosítás, rendezés, szűrés és pivot táblázatok készítése.
  5. Integráció más könyvtárakkal: A pandas könnyedén integrálható a Python ökoszisztémán belül más népszerű könyvtárakkal, például a NumPy-val és a Matplotlibgel.

pandas hátrányai:

  1. Memóriahasználat: A pandas adatstruktúrái memóriában tárolják az adatokat, így nagy adatkészletek esetén megnövekedhet a memóriahasználat.
  2. Teljesítmény nagy adatkészleteknél: Bár a pandas hatékony, nagyon nagy méretű adatkészletek (több GB-os fájlok) esetén a teljesítménye korlátozott lehet. Ezekre az esetekre lehet szükség nagyobb skálázhatóságú eszközökre, mint például a Dask vagy a PySpark.

Összefoglalás:

A pandas az egyik legfontosabb Python könyvtár az adatelemzéshez, adattisztításhoz és előfeldolgozáshoz. A DataFrame és Series adatstruktúrák segítségével könnyedén kezelhetők és manipulálhatók az adatok, miközben számos hasznos funkció áll rendelkezésre a gyors és hatékony adatfeldolgozásra.