Как установить pandas в jupiter notebook

Getting started

The next steps provides the easiest and recommended way to set up your environment to use pandas. Other installation options can be found in the advanced installation page.

1. Download Anaconda for your operating system and the latest Python version, run the installer, and follow the steps. Please note:
   • It is not needed (and discouraged) to install Anaconda as root or administrator.
   • When asked if you wish to initialize Anaconda3, answer yes.
   • Restart the terminal after completing the installation.

Detailed instructions on how to install Anaconda can be found in the Anaconda documentation.

In the Anaconda prompt (or terminal in Linux or macOS), start JupyterLab:

In JupyterLab, create a new (Python 3) notebook:

In the first cell of the notebook, you can import pandas and check the version with:

Now you are ready to use pandas, and you can write your code in the next cells.

Tutorials

You can learn more about pandas in the tutorials, and more about JupyterLab in the JupyterLab documentation.

Books

The book we recommend to learn pandas is Python for Data Analysis, by Wes McKinney, creator of pandas.

Введение в библиотеку pandas: установка и первые шаги / pd 1

Библиотека pandas в Python — это идеальный инструмент для тех, кто занимается анализом данных, используя для этого язык программирования Python.

В этом материале речь сначала пойдет об основных аспектах библиотеки и о том, как установить ее в систему. Потом вы познакомитесь с двумя структурам данных: series и dataframes . Сможете поработать с базовым набором функций, предоставленных библиотекой pandas, для выполнения основных операций по обработке. Знакомство с ними — ключевой навык для специалиста в этой сфере. Поэтому так важно перечитать материал до тех, пока он не станет понятен на 100%.

А на примерах сможете разобраться с новыми концепциями, появившимися в библиотеке — индексацией структур данных. Научитесь правильно ее использовать для управления данными. В конце концов, разберетесь с тем, как расширить возможности индексации для работы с несколькими уровнями одновременно, используя для этого иерархическую индексацию.

Библиотека Python для анализа данных

Pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. Сегодня все, кто использует Python для изучения статистических целей анализа и принятия решений, должны быть с ней знакомы.

Библиотека была спроектирована и разработана преимущественно Уэсом Маккини в 2008 году. В 2012 к нему присоединился коллега Чан Шэ. Вместе они создали одну из самых используемых библиотек в сообществе Python.

Pandas появилась из необходимости в простом инструменте для обработки, извлечения и управления данными.

Этот пакет Python спроектирован на основе библиотеки NumPy. Такой выбор обуславливает успех и быстрое распространение pandas. Он также пользуется всеми преимуществами NumPy и делает pandas совместимой с большинством другим модулей.

Еще одно важное решение — разработка специальных структур для анализа данных. Вместо того, чтобы использовать встроенные в Python или предоставляемые другими библиотеками структуры, были разработаны две новых.

Они спроектированы для работы с реляционными и классифицированными данными, что позволяет управлять данными способом, похожим на тот, что используется в реляционных базах SQL и таблицах Excel.

Дальше вы встретите примеры базовых операций для анализа данных, которые обычно используются на реляционных или таблицах Excel. Pandas предоставляет даже более расширенный набор функций и методов, позволяющих выполнять эти операции эффективнее.

Основная задача pandas — предоставить все строительные блоки для всех, кто погружается в мир анализа данных.

Установка pandas

Простейший способ установки библиотеки pandas — использование собранного решения, то есть установка через Anaconda или Enthought.

Установка в Anaconda

В Anaconda установка занимает пару минут. В первую очередь нужно проверить, не установлен ли уже pandas, и если да, то какая это версия. Для этого введите следующую команду в терминале:

conda list pandas 

Если модуль уже установлен (например в Windows), вы получите приблизительно следующий результат:

# packages in environment at C:\Users\Fabio\Anaconda: # pandas 0.20.3 py36hce827b7_2 

Если pandas не установлена, ее необходимо установить. Введите следующую команду:

conda install pandas 

Anaconda тут же проверит все зависимости и установит дополнительные модули.

Solving environment: done ## Package Plan ## Environment location: C:\Users\Fabio\Anaconda3 added / updated specs: - pandas The following new packages will be installed: Pandas: 0.22.0-py36h6538335_0 Proceed ([y]/n)? Press the y key on your keyboard to continue the installation. Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done 

Если требуется обновить пакет до более новой версии, используется эта интуитивная команда:

conda update pandas 

Система проверит версию pandas и версию всех модулей, а затем предложит соответствующие обновления. Затем предложит перейти к обновлению.

Установка из PyPI

Pandas можно установить и с помощью PyPI, используя эту команду:

pip install pandas 

Установка в Linux

Если вы работаете в дистрибутиве Linux и решили не использовать эти решения, то pandas можно установить как и любой другой пакет.

В Debian и Ubuntu используется команда:

sudo apt-get install python-pandas 

А для OpenSuse и Fedora — эта:

zypper in python-pandas 

Установка из источника

Если есть желание скомпилировать модуль pandas из исходного кода, тогда его можно найти на GitHub по ссылке https://github.com/pandas-dev/pandas:

git clone git://github.com/pydata/pandas.git cd pandas python setup.py install 

Убедитесь, что Cython установлен. Больше об этом способе можно прочесть в документации: (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html).

Репозиторий для Windows

Если вы работаете в Windows и предпочитаете управлять пакетами так, чтобы всегда была установлена последняя версия, то существует ресурс, где всегда можно загрузить модули для Windows: Christoph Gohlke’s Python Extension Packages for Windows (www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/). Каждый модуль поставляется в формате WHL для 32 и 64-битных систем. Для установки нужно использовать приложение pip:

pip install SomePackage-1.0.whl 

Например, для установки pandas потребуется найти и загрузить следующий пакет:

pip install pandas-0.22.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 

При выборе модуля важно выбрать нужную версию Python и архитектуру. Более того, если для NumPy пакеты не требуются, то у pandas есть зависимости. Их также необходимо установить. Порядок установки не имеет значения.

Недостаток такого подхода в том, что нужно устанавливать пакеты отдельно без менеджера, который бы помог подобрать нужные версии и зависимости между разными пакетами. Плюс же в том, что появляется возможность освоиться с модулями и получить последние версии вне зависимости от того, что выберет дистрибутив.

Проверка установки pandas

Библиотека pandas может запустить проверку после установки для верификации управляющих элементов (документация утверждает, что тест покрывает 97% всего кода).

Во-первых, нужно убедиться, что установлен модуль nose . Если он имеется, то тестирование проводится с помощью следующей команды:

nosetests pandas 

Оно займет несколько минут и в конце покажет список проблем.

Модуль Nose

Этот модуль спроектирован для проверки кода Python во время этапов разработки проекта или модуля Python. Он расширяет возможности модуль unittest . Nose используется для проверки кода и упрощает процесс.

Здесь о нем можно почитать подробнее: _http://pythontesting.net/framework/nose/nose-introduction/.

Первые шаги с pandas

Лучший способ начать знакомство с pandas — открыть консоль Python и вводить команды одна за одной. Таким образом вы познакомитесь со всеми функциями и структурами данных.

Более того, данные и функции, определенные здесь, будут работать и в примерах будущих материалов. Однако в конце каждого примера вы вольны экспериментировать с ними.

Для начала откройте терминал Python и импортируйте библиотеку pandas. Стандартная практика для импорта модуля pandas следующая:

>>> import pandas as pd >>> import numpy as np 

Теперь, каждый раз встречая pd и np вы будете ссылаться на объект или метод, связанный с этими двумя библиотеками, хотя часто будет возникать желание импортировать модуль таким образом:

>>> from pandas import * 

В таком случае ссылаться на функцию, объект или метод с помощью pd уже не нужно, а это считается не очень хорошей практикой в среде разработчиков Python.

Как установить pandas в jupiter notebook

Шаг 7.
Введение в машинное обучение с использованием Python.
Введение. scikit-learn. Установка scikit-learn

На этом шаге мы рассмотрим несколько пакетов, включающих scikit-learn .

scikit-learn требует наличия еще двух пакетов Python — NumPy и SciPy . Для построения графиков и интерактивной работы необходимо также установить matplotlib , IPython и Jupyter Notebook . Мы рекомендуем использовать один из нижеперечисленных дистрибутивов Python , которые уже включают все необходимые пакеты: Anaconda Дистрибутив Python , предназначенный для крупномасштабной обработки данных, прогнозной аналитики и научных вычислений. Anaconda уже включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython , Jupyter Notebook и scikit-learn . Есть версии для Mac OS , Windows и Linux . Это очень удобное решение и это тот дистрибутив, который мы рекомендуем пользователям, у которых еще не установлены пакеты Python для научных вычислений. Кроме того, сейчас Anaconda включает в себя коммерческую библиотеку Intel MKL , которой можно пользоваться бесплатно. Использование MKL (это происходит автоматически при установке Anaconda ) может дать значительный прирост скорости при выполнении различных алгоритмов в scikit-learn . Enthought Canopy Еще один дистрибутив Python для научных вычислений. Он уже содержит NumPy , SciPy , matplotlib , pandas и IPython , но бесплатная версия не включает scikit-learn . Если вы являетесь учебным заведением, вы можете запросить учебную лицензию и получить свободный доступ к платной версии Enthought Canopy . Enthought Canopy доступен для Python 2.7.x и работает на Mac OS , Windows и Linux . Python (х, у) Свободный дистрибутив Python для научных вычислений, специально предназначенный для Windows . Python (х, у) включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython и scikit-learn .

Если у вас уже стоит Python , вы можете использовать pip для установки всех этих пакетов:

$ pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas

На следующем шаге мы рассмотрим основные библиотеки и инструменты .

Pandas: обзор библиотеки для Python

Библиотека Pandas входит в топ-5 самых востребованных навыков для вакансий в области data science.

Михаил Елизаров
Автор статьи

10 ноября 2022 в 18:26

Библиотека Pandas — «рабочая лошадка» аналитика данных. Она входит в топ-5 самых востребованных навыков для вакансий в области data science.

Рассказываем в статье, что такое Pandas для Python, как его установить, пользоваться и почему это классная штука.

Что такое Pandas для Python

Библиотеку используют для анализа и обработки табличных данных. Pandas — это как Excel, но мощнее. В Pandas можно спокойно работать с данными объемом в миллионы строк.

Поэтому на курсе Skypro «Аналитик данных» студентам дают основы Python. За несколько месяцев можно освоить базовые навыки, чтобы обрабатывать данные быстрее и качественнее. А еще с помощью знаний Python можно создавать визуализации, чтобы данные подтягивались туда из таблиц и обновлялись автоматически.

У Pandas открытый исходный код и подробная документация.

Структуры классов

Есть два главных класса библиотеки: Series и DataFrame.

Класс Series

Series — одномерный индексированный массив, который способен хранить данные любого типа. Номер записи в массиве называется индексом.

Пример создания Series:

Класс DataFrame

DataFrame — таблица с разными типами столбцов, то есть двумерная структура данных.

Пример создания DataFrame:

Как установить Pandas

Установите набор программ Anaconda — в него входит Python вместе с Pandas и другими полезными библиотеками.

1. Скачайте установщик с сайта Anaconda.
2. Откройте файл и следуйте инструкциям. Не забудьте поставить галочку в опции «Add Anaconda to my PATH environment variable».
3. Перезагрузите компьютер.
4. Откройте anaconda navigator и запустите jupyter notebook.

После этого импортируйте Pandas командой import pandas as pd.

Основная функциональность

Методы классов Series и DataFrame позволяют считать сводные статистики: среднюю, медиану, сумму и другие.

Пример:

Загружаем данные с характеристиками алмазов.

Считаем среднее и стандартное отклонение цены.

Для статистик по категориям используйте группировку.

Пример:

Посмотрим средние значения цены и размеров по разным типам огранки из колонки cut.

Обратите внимание, как отличается цена

Для двух групп используйте сводные таблицы.

Пример:

Узнаем среднюю цену алмазов по качеству обработки и цвету.

При помощи Pandas можно визуализировать данные. Для создания графиков используйте метод plot с параметром kind, который отвечает за тип визуализации.

Некоторые виды графиков:

• линейный — вызывается по умолчанию;
• столбчатый;
• гистограмма;
• боксплот;
• диаграмма рассеяния.

Посмотрим, как цена зависит от размера, построив диаграмму рассеяния.

Примеры использования в аналитике

Продолжим изучать данные об алмазах. Постараемся ответить на вопрос, что влияет на цену. Для работы понадобятся библиотеки Seaborn и Matplotlib, которые вы установили вместе с Anaconda.

Загрузим таблицу и посмотрим на ее начало, используя команду head.

Shape показывает количество строк (53 940) и столбцов (10):

С помощью метода info посмотрим на типы данных и количество заполненных значений в колонках.

Сolor, cut и clarity — категориальные переменные. Остальные — вещественные (числа).

Проанализируем их по отдельности.

Анализ категориальных переменных

Посмотрим на уникальные значения по каждой колонке с помощью команды value_counts. Вызовем ее из цикла.

for i in ['cut', 'clarity', 'color']: print(df[i].value_counts())

Для визуализации используем боксплоты, которые показывают распределение цены по каждой из категорий.

Вывод — исходя из графиков, дороже всего стоят алмазы с параметрами:

• Premium в колонке cut.
• VS1, VS2, SI1, SI2, I1 в колонке clarity.
• H, I или J в колонке color.

Анализ вещественных переменных

Статистику по числовым столбцам получим командой describe.

Посмотрим, как с ними взаимодействует стоимость камней, с помощью диаграмм рассеяния.

Вывод — цена сильнее всего зависит от переменных carat и x.

Мы узнали, что колонки carat, x, cut, clarity и color влияют на стоимость алмаза. Дальше можно построить модель для предсказания цены в зависимости от этих переменных.

Чтобы узнать, как это правильно сделать, записывайтесь на курс «Аналитик данных». За пять месяцев вы научитесь работать со статистикой, в Python, SQL и Excel. Наставники на курсе — аналитики из «Сбера», «Яндекса» и других крупных компаний. В конце курса специалисты центра карьеры помогут составить грамотное резюме и найти первую работу.

Краткие итоги

1. Pandas — это библиотека Python для анализа таблиц.
2. Чтобы пользоваться Pandas, установите Anaconda.
3. Pandas позволяет группировать данные, генерировать сводные таблицы, вычислять статистики и рисовать графики.
4. На примере датасета diamonds мы посмотрели, как использовать Pandas, чтобы понять, что влияет на цену алмазов.
5. Научиться применять Pandas и Python можно на курсе «Аналитик данных».