{"id":29125,"date":"2023-08-09T12:12:23","date_gmt":"2023-08-09T10:12:23","guid":{"rendered":"https:\/\/nearshore-it.eu\/artykuly\/biblioteki-python-pandas\/"},"modified":"2024-09-11T11:18:08","modified_gmt":"2024-09-11T09:18:08","slug":"biblioteki-python-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nearshore-it.eu\/pl\/artykuly\/biblioteki-python-pandas\/","title":{"rendered":"Biblioteki Python – Pandas. Poznaj mo\u017cliwo\u015bci analizy i przetwarzania danych\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Pandas to darmowa biblioteka w j\u0119zyku Python, kt\u00f3ra w znaczny spos\u00f3b rozszerza mo\u017cliwo\u015bci analizy i przetwarzania danych. Biblioteka ta jest jednym z najwa\u017cniejszych narz\u0119dzi w \u015brodowisku Python. U\u017cywana jest powszechnie jako wsparcie w r\u00f3\u017cnych obszarach przemys\u0142u. Po przeczytaniu tego artyku\u0142u dowiesz si\u0119, jak \u0142atwo wczytywa\u0107, przetwarza\u0107 i analizowa\u0107 dane w Pythonie<\/strong>. Ta umiej\u0119tno\u015b\u0107 jest ceniona w wielu dziedzinach, od finans\u00f3w po rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w in\u017cynierskich.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\n

<\/p>\n

    \n
  1. 1. Biblioteki Python: Pandas. Dlaczego warto j\u0105 pozna\u0107? <\/a><\/li>\n
  2. 2. Kiedy sprawdzi si\u0119 biblioteka Pandas? <\/a><\/li>\n
  3. 3. Przyk\u0142adowe zastosowania biblioteki Pandas.<\/a><\/li>\n
  4. 4. Jak zainstalowa\u0107 Pandas? <\/a><\/li>\n
  5. 5. Jak zaimportowa\u0107 Pandas do swojego projektu? <\/a><\/li>\n
  6. 6. Ramki danych i serie \u2013 Pandas DataFrame i Series <\/a><\/li>\n
  7. 7. Wczytywanie danych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 <\/a><\/li>\n
  8. 8. Podstawowe operacje na danych <\/a><\/li>\n
  9. 9. Wybieranie, filtrowanie i sortowanie danych <\/a><\/li>\n
  10. 10. U\u017cycie funkcji apply i map <\/a><\/li>\n
  11. 11. Czyszczenie i naprawa brakuj\u0105cych danych<\/a><\/li>\n
  12. 12. Podstawowe operacje statystyczne i grupowanie danych <\/a><\/li>\n
  13. 13. Przyk\u0142adowa analiza danych z u\u017cyciem Pandas <\/a><\/li>\n
  14. 14. Pandas, porady i najpopularniejsze funkcje (cheat sheet) <\/a><\/li>\n
  15. 15. Podsumowanie <\/a><\/li>\n <\/ol>\n<\/div>\n\n\n

    Biblioteki Python: Pandas. Dlaczego warto j\u0105 pozna\u0107? <\/h2>\n\n\n\n

    Biblioteka zosta\u0142a stworzona, aby u\u0142atwi\u0107 prac\u0119 z r\u00f3\u017cnego rodzaju danymi, kt\u00f3re nie zawsze s\u0105 kompletne lub wymagaj\u0105 odpowiedniej obr\u00f3bki w celu ich dalszego przetwarzania. Pandas dostarcza elastyczne i \u0142atwe w u\u017cyciu struktury danych i narz\u0119dzia (chocia\u017c nie zawsze wydajne, w dalszej cz\u0119\u015bci zdradz\u0119, w jaki spos\u00f3b sobie z tym poradzi\u0107). Obok takich bibliotek jak NumPy, Matplotlib, Seaborn czy Scikit-Learn<\/strong> przez wiele lat, biblioteka Pandas zapracowa\u0142a na popularno\u015b\u0107 i uznanie w\u015br\u00f3d kadry akademickiej, analityk\u00f3w, in\u017cynier\u00f3w i pasjonat\u00f3w zainteresowanych prac\u0105 z danymi. <\/p>\n\n\n\n

    Jest to idealne narz\u0119dzie do zarz\u0105dzania danymi i analizowania ich (z pomoc\u0105 dodatkowych bibliotek) w ma\u0142ych i \u015brednich zbiorach<\/strong>. W przypadku zbior\u00f3w rozleg\u0142ych, popularnych w obszarze zwi\u0105zanym z Big Data, przetwarzanie jest mo\u017cliwe, ale wraz ze wzrostem ilo\u015bci danych, ro\u015bnie prawdopodobie\u0144stwo problem\u00f3w z pami\u0119ci\u0105 i wydajno\u015bci\u0105. <\/p>\n\n\n\n

    Kiedy sprawdzi si\u0119 biblioteka Pandas? <\/h2>\n\n\n\n

    Biblioteka Pandas jest dobrze przystosowana do pracy z wykorzystaniem r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w i \u017ar\u00f3de\u0142 danych: <\/p>\n\n\n\n