Una guida completa all’utilizzo di Pandas in Python
Guida all'utilizzo di Pandas in Python
Impara come lavorare con una delle più famose librerie di manipolazione dei dati in Python
Quando inizi a lavorare con Python nel contesto dell’analisi dati, dell’ingegneria o della scienza, pandas è (probabilmente) una delle prime librerie che dovrai imparare. Questa incredibile libreria ti consente di manipolare due oggetti molto importanti nel linguaggio Python – il Series a una dimensione e il DataFrame a due dimensioni. Questi oggetti fanno parte di molti flussi di dati e padroneggiarli è fondamentale per iniziare la tua carriera in Python.
I DataFrame sono ampiamente utilizzati nell’ambito della scienza dei dati e dell’analisi, in quanto consentono la creazione di oggetti multidimensionali e multitype. Lo scopo di questo post è fornire una guida molto completa su come utilizzare alcune famose funzioni di pandas e come lavorare con le caratteristiche più importanti della libreria. Spero che, dopo aver letto questa guida, sarai pronto a lavorare con le funzionalità più importanti di pandas. È anche molto comune che tu stia passando da un background SQL, quindi cercherò di lasciare un confronto con il codice SQL in alcune istruzioni nel post, in modo da rendere più facile confrontare le istruzioni tra i due framework. Ma, tieni presente che conoscere SQL non è assolutamente un requisito per imparare pandas!
In tutto questo post, utilizzeremo una varietà di dati per imparare su pandas, nello specifico:
- Costruiremo le nostre stesse Series e DataFrames di
pandasutilizzando comandi di creazione degli oggetti. - Lavoreremo con tre set di dati contenenti informazioni sui prezzi delle azioni, disponibili qui (https://www.kaggle.com/datasets/rprkh15/sp500-stock-prices) – nello specifico, utilizzeremo i dati dei prezzi delle azioni di Ford, Apple e Abbvie.
In questo post copriremo le funzionalità più famose di pandas, nello specifico:
- 5 Strategie per Migliorare l’Ingegneria delle Richieste
- GenAIOps Evoluzione del framework MLOps
- Top articoli di Computer Vision durante la settimana dal 10/7 al 16/7
- Creazione di dataframes
- Selezione delle righe
- Selezione delle colonne
- Unione di dataframes
- Grafici dei dati
- Raggruppamento dei dati
- Concatenazione di funzioni
Senza ulteriori indugi, iniziamo!
