Software house Grupa Improve Sp. z o.o. - ul. Marcelińska 94B/181 Poznań
Tag

Pandas

1 artykułów
Ostatni wpis: 22 grudnia 2024
Więcej
CSS3 Agile Docker MongoDB AI Marketing Gulp.js Rest API Adobe XD Stripe JSON PayU ElasticSearch Nuxt.js HTTPie Sylius Webpack PHP Bootstrap Amazon S3 Drupal Xamarin Postman TypeScript Firebase Figma RabbitMQ Digital marketing Google Cloud Azure jQuery Kibana WebView RWD NPM PayPal Bash Yarn HTTP/2 GetResponse Angular .NET Lazy Loading React Native Contentful PrestaShop Bulma Twig Headless CMS Sklep od home.pl Python Django Vue.js Wasm DynamoDB Shodan Divi Builder ChartJS NestJS Groovy IdoSell Rust Express.JS Flutter MAUI Ghost CMS Mockup Sanity Elementor Electron Pydantic AtomStore C/C++ OpenCart AWS RESTful WP Bakery GatsbyJS Joomla Unity Shoper Keystone5 SQL Vercel Prismic Omnichannel Immutable.js CDN WebWave Ruby Jenkins Saleor PIM GCP MailChimp SaaS Jekyll SwiftUI Sky-Shop Golang Kubernetes Svelte Sharepoint Miro FastAPI ROI Moment.js DevOps 2ClickShop Unreal Engine Laravel Symfony HubSpot SAP Expo-io Material-UI SSL APScheduler PWA GraphQL RedCart Cobol Maven CDP MS Dynamics 365 FakerJS Template WebSockets Magento iOS Algolia Kotlin Edrone Odoo IT Support Scrum Java CakePHP Python Scheduler Shopify Android Cloudinary MySQL Salesforce Lodash Strapi CPython React Static WIX SMS API B2B Sentry Matlab Redux Socket.IO Redux-Saga Shoplo Solidity NodeJS Redux-Thunk Netlify GraphCMS Spring Keras NuxtJS RxJS Flask Redis Oracle Storybook SQLAlchemy Clojure Pandas Scala CRO Storyblok Hasura PostgreSQL Scikit-learn Astro Struts Axios Scrapy Fastify Heroku Swagger Beacon Prose React.js Selenium Celery TensorFlow Slack Prettier Three.js WebP
Pandas - Grupa Improve zdjęcie nr 13
e-commerce

Pliki cookies — czym są i jak wyczyścić?

Popularne ciasteczka umożliwiają przechowywanie informacji dotyczących przeglądanych witryn oraz preferencji użytkowników. Z tego artykułu dowiesz się, dlaczego warto je regularnie usuwać oraz w czym pomagają....

Wiedza o kategorii

Co to jest Pandas?

Biblioteka w języku Python umożliwia skuteczne manipulowanie tabelami liczbowymi i szeregami czasowymi. Została stworzona przez dewelopera Wesa McKinneya, a jej pierwsze wydanie miało miejsce w styczniu 2008 roku. Aktualnie, zdaniem wielu deweloperów, jest to najlepsze narzędzie do analizy i manipulowania danymi.

Gdzie znajduje zastosowanie Pandas?

Pandas znajduje zastosowanie przy nauce danych, ich analizie i uczeniu maszynowym. Narzędzie umożliwia skuteczne zarządzanie danymi. Bardzo dobrze współpracuje z innymi bibliotekami o podobnych funkcjonalnościach, napisanych w Python. Skraca czas poświęcany na żmudne i powtarzalne zadania związane z obsługą danych.

Do operacji, które można wykonać z pomocą Pandas, należą m.in.:

  • czyszczenie danych,
  • normalizacja danych,
  • wizualizacja danych,
  • analiza statyczna,
  • ładowanie oraz zapisywanie danych.

Jakie zalety ma biblioteka Python?

  • Wydajna obsługa dużej ilości danych.
  • Dostęp do intuicyjnych struktur danych: DataFrames i Series.
  • Integracja z innymi bibliotekami: NumPy i Matplotlib.
  • Szybka agregacja, filtrowanie i przekształcanie danych.

Wady Pandas

  • Im więcej zbiorów danych, tym operacje mogą być realizowane wolniej.
  • Wysoki próg wejścia dla początkujących.
  • Zbyt duża ilość funkcji i metod, co może przytłaczać.

    BEZPŁATNA WYCENA

    Zapytaj o ofertę

    Opisz swój projekt, a my odezwiemy się w ciągu 24 godzin z bezpłatną wyceną i propozycją rozwiązania

    Wysyłając formularz zgadzasz się na przetwarzanie danych osobowych zgodnie z Polityką prywatności.

    Telefon WhatsApp E-mail