скачать книгу бесплатно
print(result_matrix_product)
```
Результат:
[[19 22]
[43 50]]
4. Статистика:
NumPy предоставляет функции для вычисления различных статистических параметров, таких как среднее значение, стандартное отклонение и медиана.
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = np.mean(data)
std_deviation = np.std(data)
median_value = np.median(data)
print("Mean:", mean_value)
print("Standard Deviation:", std_deviation)
print("Median:", median_value)
```
Результат:
Mean: 3.0
Standard Deviation: 1.4142135623730951
Median: 3.0
Эти примеры демонстрируют лишь небольшую часть функциональности NumPy. Библиотека предоставляет множество инструментов для работы с математическими вычислениями, что делает ее неотъемлемой частью научных и инженерных приложений.
2.2. Pandas
Pandas – это библиотека для анализа и обработки данных в языке программирования Python. Одним из ключевых компонентов Pandas является структура данных под названием DataFrame, которая представляет собой двумерную табличную структуру данных с метками по осям (столбцы и строки). Рассмотрим основные аспекты работы с DataFrame в Pandas.
1. Установка Pandas
Прежде всего, убедитесь, что у вас установлен пакет Pandas. Вы можете установить его с помощью команды:
```bash
pip install pandas
```
2. Создание DataFrame
DataFrame можно создать из различных источников данных, таких как списки, словари, массивы NumPy, CSV-файлы и многие другие. Рассмотрим несколько примеров.
DataFrame – это структура данных, предоставляемая библиотекой Pandas в языке программирования Python. Она представляет собой двумерную табличную структуру данных с метками по осям (столбцы и строки), что делает ее похожей на таблицу базы данных или электронную таблицу. DataFrame в Pandas позволяет эффективно хранить и манипулировать структурированными данными.
Основные характеристики DataFrame в Pandas:
1. Структура табличных данных: DataFrame представляет из себя таблицу с данными, где каждая строка представляет собой отдельную запись, а каждый столбец – различные атрибуты (поля) этих записей.
2. Метки по осям: В DataFrame метки по осям позволяют легко идентифицировать данные. Оси DataFrame имеют метки строк (индексы) и столбцов.
3. Разнообразные типы данных: В DataFrame можно хранить данные различных типов, включая числа, строки, временные метки и другие.
4. Гибкость в обработке данных: Pandas предоставляет обширный набор методов и функций для фильтрации, сортировки, группировки, объединения и агрегации данных в DataFrame.
Пример создания простого DataFrame:
```python
import pandas as pd
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория'],
'Возраст': [25, 30, 22],
'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Киев']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
Этот пример создает DataFrame из словаря, где ключи словаря становятся названиями столбцов, а значения – данными в столбцах. Созданный DataFrame будет выглядеть следующим образом:
```
Имя Возраст Город
0 Анна 25 Москва
1 Борис 30 Санкт-Петербург
2 Виктория 22 Киев
```
DataFrame в Pandas является важным инструментом для анализа и обработки данных, и он широко используется в областях работы с данными, машинного обучения, статистики и других.
Из списка словарей:
```python
import pandas as pd
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория'],
'Возраст': [25, 30, 22],
'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Киев']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
Из CSV-файла:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('данные.csv')
print(df)
```
CSV (Comma-Separated Values) – это текстовый формат для представления табличных данных. В файле CSV данные организованы в виде таблицы, где каждая строка представляет собой отдельную запись, а столбцы разделены разделителем, обычно запятой (`,`). Однако, в зависимости от локали, могут использоваться и другие разделители, такие как точка с запятой (`;`) или табуляция (`\t`).
CSV-файлы позволяют эффективно хранить и передавать табличные данные между программами. Этот формат широко используется в области обработки данных, анализа данных, а также в различных приложениях для импорта и экспорта информации в табличной форме.
Пример CSV-файла:
Имя,Возраст,Город
Анна,25,Москва
Борис,30,Санкт-Петербург
Виктория,22,Киев
В этом примере каждая строка представляет собой запись с именем, возрастом и городом. Значения разделены запятыми, что является стандартным подходом, но можно использовать и другие разделители.
CSV-файлы легко читаются и создаются с использованием различных программ, включая текстовые редакторы, электронные таблицы (например, Microsoft Excel, Google Sheets) и программы для обработки данных (например, Python с библиотекой Pandas).
3. Основные операции с DataFrame
Просмотр данных:
```python
# Вывести первые n строк DataFrame
print(df.head())
# Вывести последние n строк DataFrame
print(df.tail())
```
Индексация и выбор данных:
```python
# Выбор столбца по имени
age = df['Возраст']
# Выбор строки по индексу
row = df.loc[0]
```
Фильтрация данных:
```python
# Фильтрация по условию
filtered_df = df[df['Возраст'] > 25]
```
Добавление новых столбцов:
```python
