|
NumPy: Massivlar va matritsalar bilan ishlash uchun kutubxona
Pandalar
|
| bet | 122/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024NumPy: Massivlar va matritsalar bilan ishlash uchun kutubxona
Pandalar: jadval ma’lumotlari bilan ishlash uchun kutubxona
Matplotlib: Vizualizatsiya yaratish uchun kutubxona
Seaborn: Ilg’or vizualizatsiya yaratish uchun kutubxona
Python-ga ma’lumotlarni import qilish:
Python va kerakli kutubxonalarni o‘rnatganingizdan so‘ng, ba’zi ma’lumotlar bilan ishlashni boshlash vaqti keldi. Pythonga ma’lumotlarni import qilish usullaridan biri Pandas read_csv() funksiyasidan foydalanishdir.
Bu funksiya CSV faylida Pandas DataFrame sifatida oʻqish imkonini beradi. Masalan, bizda “sales_data.csv” nomli CSV fayli bor, unda turli mahsulotlarning vaqt o‘tishi bilan sotilganligi haqidagi ma’lumotlar mavjud.
Ushbu faylni DataFrame-ga quyidagi kod yordamida o‘qishimiz mumkin:
Pd sifatida pandalarni import qiling
sales_data = pd.read_csv (“sales_data.csv”)
Bu CSV faylidagi barcha ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan "sales_data" nomli DataFrameni yaratadi.
Pandas Library yordamida asosiy ma’lumotlarni manipulyatsiya qilish
DataFrame-ga import qilganimizdan soʻng, Pandalarning turli funksiyalari va usullaridan foydalanib, uni boshqarishni boshlashimiz mumkin.
Ma’lumotlaringizda bajarishni xohlashingiz mumkin bo‘lgan ba’zi umumiy vazifalarga quyidagilar kiradi:
Muayyan ustunlarni tanlash: `loc[]` yoki `iloc[]` funksiyalari yordamida DataFrame-dan ma`lum ma`lumotlar ustunlarini tanlashingiz mumkin.
Qatorlarni filtrlash: Siz mantiqiy indekslashdan foydalangan holda ma’lum mezonlar asosida ma’lumotlar qatorlarini filtrlashingiz mumkin.
Ma’lumotlarni guruhlash va jamlash: Siz ma’lumotlaringizni ma’lum ustunlar bo‘yicha guruhlashingiz va 'sum()', 'mean()' va 'count()' kabi jamlash funktsiyalarini bajarishingiz mumkin.
Masalan, biz sales_data DataFrame-dan “mahsulot_nomi” va “savdo” ustunlarini tanlamoqchimiz deylik. Buni quyidagi kod yordamida amalga oshirishimiz mumkin:
tanlangan_data = sales_data.loc[:, [“mahsulot_nomi”, “savdo”]]
Bu faqat “mahsulot_nomi” va “savdo” ustunlarini o‘z ichiga olgan “tanlangan_ma’lumotlar” nomli yangi DataFrame yaratadi.
Umuman olganda, Python katta ma’lumotlar bilan ishlash uchun kuchli vositalar to‘plamini taqdim etadi. Kerakli kutubxonalarni o‘rnatish, ma’lumotlaringizni Python-ga import qilish va Pandasning turli funktsiyalari va usullaridan foydalangan holda ularni boshqarish orqali siz qisqa vaqt ichida katta ma’lumotlar to‘plamini o‘rganish yo‘lida bo‘lasiz!
|
| |
