Pandas

pandas — програмна бібліотека, написана для мови програмування Python для маніпулювання даними та їхнього аналізу. Вона, зокрема, пропонує структури даних та операції для маніпулювання чисельними таблицями та часовими рядами. pandas є вільним програмним забезпеченням, що випускається за трипунктовою ліцензією BSD^[4]. Ця назва походить від терміну «панельні дані^[en]» (англ. panel data), який в економетрії позначає багатовимірні структуровані набори даних.

pandas

Тип	бібліотека Pythond і numerical softwared
Автор	Вес Маккінніd[1]
Розробники	Спільнота
Стабільний випуск	0.23.4[2] (3 серпня, 2018; 6 років тому (2018-08-03))
Операційна система	Багатоплатформова
Мова програмування	Python[3]
Ліцензія	Ліцензія BSD
Онлайн-документація	pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide
Репозиторій	github.com/pandas-dev/pandas
Вебсайт	pandas.pydata.org
Медіафайли у Вікісховищі

Можливості бібліотеки

• Об'єкт DataFrame із вбудованим індексуванням для маніпулювання даними.
• Інструменти для зчитування та записування даних між структурами даних у пам'яті та різними форматами файлів.
• Вирівнювання даних та вбудована підтримка пропущених даних.
• Переформатовування для отримання зведених наборів даних.
• Отримання зрізів за мітками, індексування з розширеними можливостями^[5] та отримання піднаборів з великих наборів даних.
• Вставляння та вилучення стовпчиків у структурах даних.
• Рушій групування, що дозволяє робити з наборами даних операції розділення-зміни-об'єднання (англ. split-apply-combine).
• Злиття та з'єднання наборів даних.
• Ієрархічне індексування осей для роботи з даними високої вимірності в структурі даних нижчої вимірності.
• Функціональність для часових рядів: породження діапазонів дат та перетворення частоти, статистики рухливого вікна, лінійні регресії рухливого вікна, зсування дат та запізнювання.

Цю бібліотеку сильно оптимізовано за продуктивністю, критичні ланцюжки коду написано мовами Cython та C.^[6]

DataFrames

Pandas в основному використовується для аналізу даних. Pandas дозволяє імпортувати дані з різних форматів файлів, таких як значення, розділені комами, JSON, SQL, Microsoft Excel. Pandas дозволяє здійснювати різні операції з обробкою даних, такі як об'єднання, зміна форми, вибір, а також очищення даних та функції перегляду даних.^[7] reshaping,^[8]

Індексування DataFrames

Існує кілька способів індексування Pandas DataFrames. Один із найпростіших способів зробити це за допомогою позначення у квадратних дужках.

У наведеному нижче прикладі можна використати квадратні дужки для вибору одного стовпця автомобільної рамки даних. Ви можете використовувати як одну, так і подвійну дужку. Одинарна дужка виводить серію Pandas, тоді як подвійна дужка виводить Pandas DataFrame. ^[9]

# Import pandas and cars.csv
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Print out country column as Pandas Series
print(cars['cars_per_cap'])

# Print out country column as Pandas DataFrame
print(cars[['cars_per_cap']])

# Print out DataFrame with country and drives_right columns
print(cars[['cars_per_cap', 'country']])

Історія

Розробник Вес Маккінні^[en] почав працювати над pandas 2008 року, коли був у AQR Capital Management^[en], через потребу у високопродуктивному, гнучкому інструменті для здійснення кількісного аналізу фінансових даних. Перед тим, як покинути AQR, він зміг переконати керівництво дозволити йому віддати цю бібліотеку у відкритий доступ.

Інший співробітник AQR, Чан Ше (англ. Chang She), приєднався до цих зусиль 2012 року як другий з основних за внеском до цієї бібліотеки.

Див. також

• matplotlib
• NumPy
• SciPy
• R (мова програмування)
• scikit-learn

Примітки

1. https://wesmckinney.com/pages/about.html
2. Release Notes – pandas 0.23.4 documentation. pandas. 3 серпня 2018. Архів оригіналу за 4 січня 2019. Процитовано 1 січня 2019.
3. The py-pandas Open Source Project on Open Hub: Languages Page — 2006.

   d:Track:Q124688
4. http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/overview.html#license [Архівовано 27 квітня 2017 у Wayback Machine.] (англ.)
5. http://stackoverflow.com/questions/16563552/pandas-fancy-indexing-a-dataframe [Архівовано 17 березня 2017 у Wayback Machine.] (англ.)
6. http://pandas.pydata.org [Архівовано 7 липня 2020 у Wayback Machine.] (англ.)
7. Архівована копія. Архів оригіналу за 15 вересня 2020. Процитовано 17 вересня 2021.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)
8. Архівована копія. Архів оригіналу за 15 вересня 2020. Процитовано 17 вересня 2021.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)
9. Daniel Chen (2017). Pandas for Everyone: Python Data Analysis. Addison-Wesley Professional. ISBN 978-0134546933. Архів оригіналу за 6 вересня 2021. Процитовано 17 вересня 2021.

Посилання

• Офіційний вебсайт [Архівовано 7 липня 2020 у Wayback Machine.]