Pandas — Python proqramlaşdırma dili üçün açıq mənbəli bir proqram təminatı kitabxanası. Mahiyyəti O, yüksək performanslı məlumat strukturları və məlumat analizi vasitələri təqdim edir. Pandas, məlumatların təmizlənməsi, transformasiyası və vizuallaşdırılması kimi vəzifələr üçün geniş istifadə olunur və məlumat elmi, maşın öyrənməsi və məlumat analizi sahələrində ən populyar kitabxanalardan biridir. Tarix Pandas, Wes McKinney tərəfindən 2008-ci ildə AQR Capital Management şirkətində işləyərkən yaradılmışdır. McKinney, Python-da zaman seriyaları və strukturlaşdırılmış məlumatların işlənməsi üçün lazımi alətlərin olmamasından narazı idi. Buna cavab olaraq, o, pandas kitabxanasını inkişaf etdirməyə başlamışdır. "Pandas" adı, iqtisadiyyatda çoxölçülü məlumat dəstlərini ifadə edən "Panel Data" (panel məlumatı) termindən götürülmüşdür. Xüsusiyyətlər Pandas-ın ən çox istifadə olunan obyekti, iki ölçülü, ölçüsü dəyişə bilən və müxtəlif növ məlumatları saxlayan cədvəl tipli məlumat strukturu təqdim edir. Bu, əlaqəli verilənlər bazasında cədvəllərə və ya R dilindəki məlumat çərçivələrinə bənzəyir. DataFrame, müxtəlif növ məlumatları (tam ədəd, onluq ədəd, mətn və s.) sütunlar üzrə saxlayır. Pandas istifadəçilərə məlumatları səmərəli şəkildə seçmək və süzgəcdən keçirmək imkanı verir. Bunun üçün etiketə əsaslanan indeksləmə (loc), mövqe əsaslı indeksləmə (iloc) və ya şərtli ifadələrdən istifadə edilə bilər. Pandas, NumPy üzərində qurulmuşdur, buna görə də çoxlu məlumat dəstləri ilə işləyərkən yüksək performans nümayiş etdirir. Vektorlaşdırılmış hesablama və elementə əsaslanan əməliyyatlar sürətli və yaddaş baxımından səmərəlidir. Həmçinin pandas, müxtəlif fayl formatlarına (CSV, Excel, SQL verilənlər bazası, JSON, HDF5 və s.) məlumat oxuma və yazma funksiyaları təqdim edir. Bu, xarici məlumat mənbələri ilə asanlıqla inteqrasiya etməyə imkan verir. Pandas özündə tam vizuallaşdırma kitabxanası olmasa da, Matplotlib və Seaborn kimi vizuallaşdırma kitabxanaları ilə mükəmməl inteqrasiya olur. Pandas, DataFrame və Series-dən birbaşa sürətli məlumat vizuallaşdırması üçün daxili plotting funksionallığı təklif edir. Pandas, məlumat analizi axınlarında adətən bu məqsədlər üçün istifadə olunur: - Məlumat təmizləmə: İtkin dəyərlər, kənar qiymətlər və uyğunsuzluqların idarə edilməsi. - İstifadəyə dair məlumatların araşdırılması (EDA): Məlumatın ümumi icmalı və vizuallaşdırılması. - Statistik analiz: Müxtəlif yığmalar, transformasiyalar və modelləşdirmə. - Maşın öyrənməsi: Maşın öyrənmə alqoritmlərinə daxil etməzdən əvvəl məlumatların ön hazırlığı. Pandas, Python ekosistemində bir çox digər populyar kitabxanalarla mükəmməl şəkildə inteqrasiya edir, o cümlədən: - NumPy: Riyazi əməliyyatlar üçün. - Matplotlib, Seaborn, və Plotly: Məlumatların vizuallaşdırılması. - Scikit-learn: Maşın öyrənməsi. - Statsmodels: Statistik modelləşdirmə.
https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)
https://www.nvidia.com/en-us/glossary/pandas-python/
https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-pandas-in-python/
https://pandas.pydata.org/about/
https://www.activestate.com/resources/quick-reads/what-is-pandas-in-python-everything-you-need-to-know/
https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp
https://pypi.org/project/pandas/
https://github.com/pandas-dev/pandas/releases/tag/v2.2.3
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/overview.html
https://www.dlr.de/de/sc/downloads/dokumente/pyhpc2011/submissions/pyhpc2011_submission_9.pdf
https://qz.com/1126615/the-story-of-the-most-important-tool-in-data-science
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/comparison/comparison_with_r.html
https://numfocus.org/project/pandas
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html
https://pbpython.com/dataframe-gui-overview.html
https://ukfires.org/panda-design-software/
https://www.stepbystepschools.net/?p=1964
https://pythonprogramming.net/python-pandas-data-analysis/
https://www.boardinfinity.com/blog/what-is-pandas-in-python-pandas-introduction/
https://www.edureka.co/blog/python-pandas-tutorial/
Tarix : 29 yanvar 2025
Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.
