pandas kutubxonasi

DOCX 25 sahifa 46,4 KB Bepul yuklash

25 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 46,4 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 25

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 25

11 - ma’ruza. pandas kutubxonasi. csv, excel, json fayllarini o‘qish va yozish. dataframe va series tushunchalari. reja: 6.2. pandas moduli ushbu bo‘limda python tilida ma’lumotlarni tahlil qilishning asosiy vositalaridan biri bo‘lgan pandas kutubxonasi bilan tanishasiz. siz series va dataframe obyektlarini yaratish va ulardan foydalanish, fayllardan ma’lumotlarni o‘qish, jadvallarni filtrlash va saralash, agregatsiya qilish va oddiy vizualizatsiyalarni yaratish usullarini o‘rganasiz. pandas kutubxonasi numpy asosida qurilgan va tahlil, hisobot va mashinali o‘rganish bilan bog‘liq deyarli barcha loyihalarda uchraydigan jadval tuzilmalari bilan ishlash uchun qulay interfeysni taqdim etadi. paragrafning asosiy masalalari · kutubxonani qanday o‘rnatish va ulash mumkin pandas? · series va dataframe obyektlari nima va ular bilan qanday ishlash mumkin? · ma’lumotlar qanday filtrlanadi, saralanadi va jamlanadi? · pandasda jadval tuzilmalarini qanday yaratish va o‘zgartirish mumkin? · jadval ma’lumotlarini kutubxona yordamida qanday ko‘rish mumkin matplotlib? pandas kutubxonasi qanday o‘rnatiladi va ulanadi pythonda jadval ma’lumotlar tuzilmalari bilan ishlash uchun ko‘pincha pandas kutubxonasidan foydalaniladi. …

2 / 25

uzilishi jihatidan lug‘atga o‘xshaydi: har bir qiymatga belgi (indeks) qo‘yiladi, u son yoki satr bo‘lishi mumkin. · dataframe - ikki o‘lchovli jadval bo‘lib, unda satrlar va ustunlar nomlanadi. har bir ustun series sinf obyekti bo‘lib, ma’lumotlarning o‘zi tahlil qilish va o‘zgartirish uchun qulay tarzda tashkil etilgan. bu obyektlarni yaratish va ular bilan ishlash pandasdagi aksariyat amallarning asosini tashkil etadi. series yaratish konstruktor yordamida series yaratish mumkin: s = pd.series (data, index=index) · data numpy massivi, lug‘at yoki skalyar (raqam) bo‘lishi mumkin. · index - yorliqlar ro‘yxati, odatda bu 0 dan n-1 gacha bo‘lgan butun sonlar. misollar: s = pd.series (np.arange (5), index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print (s) s = pd.series (np.linspace (0, 1, 5)) print (s) # ta dasturni chiqarish # a 0 # b 1 # soat 2 # d 3 # e 4 # dtype: int32 # 0 0.00 # 1 0.25 # 2 0.50 # 3 …

3 / 25

$d 3 # dtype: int32 # ta kesim # b 1 # soat 2 # d 3 # e 4 # dtype: int32 # ta elementni qo‘shish # a 0 # b 2 # soat 4 # d 6 # e 8 # dtype: int32 filtrlash qiymatlarni tanlash uchun bul shartlaridan foydalanish mumkin: print (s[s > 2]) # ta dasturni chiqarish # ta filtr # d 3 # e 4 # dtype: int32 series atributlari series obyektining foydali xususiyatlari mavjud: s.name = "ma’lumotlar" s.index.name = "indeks" print (s) # ta dasturni chiqarish # ta indeks # a 0 # b 1 # soat 2 # d 3 # e 4 # name: ma’lumotlar, dtype: int32 dataframe yaratish va u bilan ishlash dataframe - bu nomlangan ustunlar va satr indekslariga ega jadval. dataframe ni ro‘yxatlar lug‘atidan yaratish mumkin: students_marks_dict = { "talaba": ["talaba_1", "talaba_2", "talaba_3"], "math": [5, 3, 4], "fizika": [4, …$

4 / 25

index parametri o‘qlarni belgilaydi (indekslar) va ro‘yxat ko‘rinishida uzatiladi. yorliqlar sonlar bo‘lishi mumkin, lekin ko‘pincha - satrlar. agar ma’lumotlar sifatida numpy massividan foydalanilsa, index uzunligi elementlar soni bilan bir xil bo‘lishi kerak. agar indeks berilmagan bo‘lsa, u avtomatik ravishda 0 dan len (data) - 1: gacha bo‘lgan ketma-ketlik sifatida shakllanadi. s = pd.series (np.arange (5), index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print (s) print () s = pd.series (np.linspace (0, 1, 5)) print (s) # ta xulosa # a 0 # b 1 # soat 2 # d 3 # e 4 # dtype: int32 # ta # 0 0.00 # 1 0.25 # 2 0.50 # 3 0.75 # 4 1.00 # dtype: float64 series obyekti ko‘p jihatdan lug‘atga o‘xshaydi: har bir qiymatga o‘z belgisi mos keladi. agar data lug‘at bo‘lsa va index berilmagan bo‘lsa, indekslar sifatida lug‘at kalitlari ishlatiladi. agar index berilgan va lug‘at kalitlari orasida mavjud bo‘lmagan qiymatlarni …

5 / 25

pe: int32 # ta elementni qo‘shish # a 0 # b 2 # soat 4 # d 6 # e 8 # dtype: int32 ma’lumotlarni quyidagi shart asosida filtrlash mumkin: s = pd.series (np.arange (5), index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print ("filtrlash") print (s[s > 2]) # ta natija # ta filtr # d 3 # e 4 # dtype: int32 series obyektlarida ikkita foydali atribut mavjud: · name - ma’lumotlar to‘plami nomi; · index.name - indeks o‘qining nomi: s = pd.series (np.arange (5), index=["a", "b", "c", "d", "e"]) s.name = "ma’lumotlar" s.index.name = "indeks" print (s) # ta natija # ta indeks # a 0 # b 1 # soat 2 # d 3 # e 4 # name: ma’lumotlar, dtype: int32 pandasda jadval tuzilmalarini qanday yaratish va o‘zgartirish mumkin odatda jadval ma’lumotlari fayllarda saqlanadi. bunday to‘plamlar ma’lumotlar to‘plami (ingl. dataset, ma’lumotlar to‘plami) deb nomlanadi. ma’lumotli fayllar turli formatlarda …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 25 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"pandas kutubxonasi" haqida

11 - ma’ruza. pandas kutubxonasi. csv, excel, json fayllarini o‘qish va yozish. dataframe va series tushunchalari. reja: 6.2. pandas moduli ushbu bo‘limda python tilida ma’lumotlarni tahlil qilishning asosiy vositalaridan biri bo‘lgan pandas kutubxonasi bilan tanishasiz. siz series va dataframe obyektlarini yaratish va ulardan foydalanish, fayllardan ma’lumotlarni o‘qish, jadvallarni filtrlash va saralash, agregatsiya qilish va oddiy vizualizatsiyalarni yaratish usullarini o‘rganasiz. pandas kutubxonasi numpy asosida qurilgan va tahlil, hisobot va mashinali o‘rganish bilan bog‘liq deyarli barcha loyihalarda uchraydigan jadval tuzilmalari bilan ishlash uchun qulay interfeysni taqdim etadi. paragrafning asosiy masalalari · kutubxonani qanday o‘rnatish va ulash mumkin pandas? · series va data...

Bu fayl DOCX formatida 25 sahifadan iborat (46,4 KB). "pandas kutubxonasi"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: pandas kutubxonasi DOCX 25 sahifa Bepul yuklash Telegram