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。
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
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
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。
(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)
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。