Talaan ng mga Nilalaman:

Paano ka magpapatakbo ng panda sa Jupyter notebook?
Paano ka magpapatakbo ng panda sa Jupyter notebook?

Video: Paano ka magpapatakbo ng panda sa Jupyter notebook?

Video: Paano ka magpapatakbo ng panda sa Jupyter notebook?
Video: 5 Negosyo Tips Para Di Ka MALUGI KAILANMAN kahit BAGUHAN ka lang (#3 kailangan mong malaman) 2024, Nobyembre
Anonim

Upang simulang gamitin ang iyong bagong environment, i-click ang tab na Mga Environment. I-click ang arrow button sa tabi ng Mga Panda pangalan ng kapaligiran. Sa lalabas na listahan, piliin ang tool para sa gamitin buksan Mga panda : Terminal, Python, IPython , o Jupyter Notebook.

Nito, paano mo ginagamit ang mga panda sa Jupyter notebook?

Mag-import ng mga panda sa isang Jupyter Notebook Muling buksan ang iyong kuwaderno at lumikha ng bagong cell sa itaas. Doon tayo angkat ang mga panda library para sa gamitin sa script namin. I-type ang sumusunod at pindutin muli ang play button. Kung walang mangyayari, mabuti iyon.

Gayundin, paano mo ginagamit ang mga panda sa Python? Kapag gusto mong gumamit ng Pandas para sa pagsusuri ng data, karaniwan mong gagamitin ito sa isa sa tatlong magkakaibang paraan:

  1. I-convert ang listahan ng Python, diksyunaryo o Numpy array sa isang Pandas data frame.
  2. Magbukas ng lokal na file gamit ang Pandas, karaniwang isang CSV file, ngunit maaari ding isang delimited text file (tulad ng TSV), Excel, atbp.

Kasunod nito, ang tanong ay, paano ako magpapatakbo ng Jupyter notebook?

Upang ilunsad ang Jupyter Notebook App:

  1. Mag-click sa spotlight, i-type ang terminal para magbukas ng terminal window.
  2. Ipasok ang startup folder sa pamamagitan ng pag-type ng cd /some_folder_name.
  3. I-type ang jupyter notebook upang ilunsad ang Jupyter Notebook App Ang interface ng notebook ay lalabas sa isang bagong browser window o tab.

Madali bang matutunan ang mga panda?

Ang Python ay mas simple at mas modular kaysa sa MATLAB sa bagay na ito. Kapag na-master mo na ang NumPy, Mga Panda ay medyo madali para kunin. Pinapalawak nito ang lahat ng mga konsepto ng NumPy sa tabular na data kung saan ang bawat column ay maaaring may ibang uri ng data (hindi tulad ng isang array kung saan ang lahat ng mga elemento ay dapat na parehong uri ng data).

Inirerekumendang: