PythonPandas 설치 가이드: 이해하기 쉽고 작동하기 쉽습니다.
간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드
Python Pandas는 유연하고 사용하기 쉬운 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리이며 중요한 도구 중 하나입니다. 파이썬 데이터 분석을 위해. 이 기사에서는 Pandas를 빠르게 설치하는 데 도움이 되는 간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드를 제공하고, 쉽게 시작할 수 있도록 특정 코드 예제를 첨부합니다.
- Python 설치
Pandas를 설치하기 전에 먼저 Python을 설치해야 합니다. Python은 공식 홈페이지(https://www.python.org/downloads/)에서 다운로드할 수 있으며, 운영체제에 맞는 설치 패키지를 선택하여 설치하세요.
- Pandas 설치
Python을 성공적으로 설치한 후 터미널(명령 프롬프트)을 열고 다음 명령을 입력하여 Pandas를 설치하세요.
pip install pandas
이 명령은 PyPI(Python Package Index)에서 Pandas 라이브러리를 자동으로 다운로드하고 설치합니다. .
- 설치 확인
설치가 완료된 후 터미널에 다음 코드를 입력하여 Pandas가 성공적으로 설치되었는지 확인할 수 있습니다.
import pandas as pd print(pd.__version__)
출력이 Pandas 라이브러리의 버전 번호인 경우 설치는 다음과 같습니다. 성공적인.
- Pandas에서 일반적으로 사용되는 데이터 구조
Pandas는 일반적으로 사용되는 두 가지 데이터 구조, 즉 Series와 DataFrame을 제공합니다.
Series는 Pandas의 1차원 데이터 구조이며 레이블이 있는 배열로 볼 수 있습니다. 시리즈는 다음 코드를 사용하여 생성할 수 있습니다.
import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print(s)
DataFrame은 Pandas의 2차원 데이터 구조이며 테이블로 볼 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 DataFrame을 만들 수 있습니다.
import pandas as pd import numpy as np data = {'name': ['Tom', 'John', 'Emily', 'Jane'], 'age': [20, 25, 30, 35], 'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) print(df)
- Pandas의 일반적인 데이터 작업
Pandas는 데이터 필터링, 정렬, 병합 등과 같은 풍부한 데이터 작업 및 분석 기능을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 데이터 작업 예시입니다.
데이터 필터링:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily'], 'age': [20, 25, 30]}) filtered_df = df[df['age'] > 25] print(filtered_df)
데이터 정렬:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily'], 'age': [20, 25, 30]}) sorted_df = df.sort_values(by='age', ascending=False) print(sorted_df)
데이터 병합:
import pandas as pd data1 = {'name': ['Tom', 'John', 'Emily'], 'age': [20, 25, 30]} data2 = {'name': ['Peter', 'Jane'], 'age': [35, 40]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) merged_df = pd.concat([df1, df2]) print(merged_df)
위는 몇 가지 일반적인 Pandas 데이터 작업 예시입니다. 실제 필요에 따라 더 많은 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 그리고 분석.
요약:
Python Pandas는 강력한 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다. 이 문서에서는 빠르게 시작할 수 있도록 특정 코드 예제와 함께 간단하고 이해하기 쉬운 Python Pandas 설치 가이드를 제공합니다. 이 글이 여러분에게 도움이 되기를 바라며, 여러분이 데이터 분석의 길로 더욱 더 나아가길 바랍니다!
위 내용은 PythonPandas 설치 가이드: 이해하기 쉽고 작동하기 쉽습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











많은 웹 사이트 개발자는 램프 아키텍처에서 Node.js 또는 Python 서비스를 통합하는 문제에 직면 해 있습니다. 기존 램프 (Linux Apache MySQL PHP) 아키텍처 웹 사이트 요구 사항 ...

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

SCAPY 크롤러를 사용할 때 파이프 라인 영구 스토리지 파일을 작성할 수없는 이유는 무엇입니까? 토론 Data Crawler에 Scapy Crawler를 사용하는 법을 배울 때 종종 ...

Python Process Pool은 클라이언트가 갇히게하는 동시 TCP 요청을 처리합니다. 네트워크 프로그래밍에 Python을 사용하는 경우 동시 TCP 요청을 효율적으로 처리하는 것이 중요합니다. ...

functools.partial in Python의 파이썬 funcTools.partial 객체의 시청 방법을 깊이 탐구하십시오 ...

Python 크로스 플랫폼 데스크톱 응용 프로그램 개발 라이브러리 선택 많은 Python 개발자가 Windows 및 Linux 시스템 모두에서 실행할 수있는 데스크탑 응용 프로그램을 개발하고자합니다 ...

Python : 모래 시계 그래픽 도면 및 입력 검증을 시작 하기이 기사는 모래 시계 그래픽 드로잉 프로그램에서 Python 초보자가 발생하는 변수 정의 문제를 해결합니다. 암호...

많은 개발자들이 PYPI (PythonPackageIndex)에 의존합니다 ...
