کامپایلر آنلاین Pandas - تحلیل داده با پایتون در مرورگر

Pandas چیست و چه کاربردی دارد؟

Pandas کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و دستکاری داده‌ها در پایتون است. این کتابخانه دو ساختار داده اصلی به نام‌های Series (یک‌بعدی) و DataFrame (دوبعدی) ارائه می‌دهد که برای کار با داده‌های جدولی، سری‌های زمانی و انجام عملیات گروه‌بندی و فیلترگذاری بسیار مناسب است.

چگونه می‌توانم داده‌ها را در Pandas بخوانم؟

Pandas از توابع مختلفی برای خواندن داده‌ها پشتیبانی می‌کند: pd.read_csv() برای فایل‌های CSV، pd.read_excel() برای Excel، pd.read_json() برای JSON و pd.read_sql() برای پایگاه داده. در کامپایلر آنلاین می‌توانید با نمونه داده‌های توکار کار کنید.

چگونه در Pandas داده‌ها را فیلتر کنم؟

برای فیلتر کردن داده‌ها در Pandas از شرط‌گذاری استفاده کنید: df[df["ستون"] > مقدار] یا df.query("ستون > مقدار"). همچنین می‌توانید از متدهای loc و iloc برای انتخاب بر اساس برچسب یا ایندکس استفاده کنید.

آیا Pandas برای تحلیل داده‌های بزرگ مناسب است؟

Pandas برای داده‌های با اندازه متوسط (چند گیگابایت) مناسب است. برای داده‌های بسیار بزرگ، پیشنهاد می‌کنیم از Dask یا PySpark استفاده کنید. در کامپایلر آنلاین، حجم داده‌های ورودی محدود است تا عملکرد بهینه حفظ شود.