pandas ライブラリをすぐに使い始める: インポート ガイド
pandas ライブラリ クイック スタート: インポートの章
概要:
データ分析とデータ処理において、pandas は強力で効率的な Python ライブラリです。データのインポート、処理、分析を容易にするための多くのデータ構造と関数が提供されます。この記事では、pandas ライブラリをインポートする方法と、具体的なコード例を使用してその基本的な使い方を紹介します。
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pandas ライブラリをインストールします:
pandas を使用する前に、まずそれをインストールする必要があります。 pip を使用してインストールし、コマンド ライン ウィンドウを開いて次のコマンドを入力します。pip install pandas
ログイン後にコピーインストールが完了したら、pandas ライブラリの使用を開始できます。
パンダ ライブラリをインポートします。
Python では、import
ステートメントを使用してライブラリをインポートします。 pandas ライブラリをインポートするために一般的に使用されるステートメントは次のとおりです。import pandas as pd
ログイン後にコピーimport ステートメントでは、pandas のエイリアス pd を指定します。このようにして、将来 pandas 関数とデータ構造を使用するときに、プレフィックスとして pd を直接使用できるため、便利で高速です。
- データを pandas にインポートするためのデータ構造:
pandas は、Series と DataFrame という 2 つの主要なデータ構造を提供します。
(1) シリーズ:
シリーズは、データのセットとそれに関連付けられたインデックスで構成される 1 次元配列に似ています。シリーズをインポートするサンプル コードは次のとおりです。
import pandas as pd # 导入包含五个元素的Series s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6]) print(s)
上記のコードを実行すると、次の結果が出力されます。
0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 dtype: float64
(2) DataFrame:
DataFrame が最も一般的です。 pandas ライブラリで使用されるデータ構造は、行と列で構成される 2 次元のテーブルに似ています。 DataFrame をインポートするサンプル コードは次のとおりです。
import pandas as pd # 导入一个字典,其中包含三列数据 data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'Age': [20, 21, 19], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']} df = pd.DataFrame(data) print(df)
上記のコードを実行すると、次の結果が出力されます。
Name Age Gender 0 Tom 20 Male 1 Jerry 21 Male 2 Mike 19 Female
データ ファイルをインポートします:
辞書に加えて、またはリストなどのデータ構造からのデータのインポートに加えて、pandas は CSV ファイルなどの一般的なデータ ファイルからのデータのインポートもサポートしています。 CSV ファイルをインポートするサンプル コードは次のとおりです。import pandas as pd # 导入CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') print(df)
ログイン後にコピー上記のコードを実行すると、読み込んだ CSV ファイルの内容が出力されます。
注: データ ファイルをインポートするときは、データ ファイルを現在の作業ディレクトリに配置するか、ファイルの絶対パスを使用する必要があります。さらに、いくつかのパラメーターを使用して、インポートされたファイルの形式、エンコーディングなどを指定することもできます。
概要:
この記事では、pandas ライブラリのインポートについて紹介し、特定のコード例を使用してデータを pandas データ構造にインポートする方法を示します。これらの基本的な使い方をマスターすることで、読者はデータのインポートと処理にパンダをより柔軟に使用できるようになり、データ分析とデータ処理におけるパンダの利点をさらに活用できるようになります。
以上がpandas ライブラリをすぐに使い始める: インポート ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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