Pandas è una libreria open source che fornisce strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati. È costruita su NumPy, un’altra libreria Python che fornisce strutture dati multidimensionali e strumenti per lavorare con esse, con prestazioni migliori. La sua struttura di dati principale è il DataFrame, che è una struttura di dati tabulare bidimensionale con etichette sugli assi (righe e colonne). Pandas è adatto per molti tipi di dati, tra cui dati tabulari, serie temporali e dati di matrici con etichette.
Pandas può essere installato utilizzando il gestore di pacchetti pip:
pip install pandas
Le strutture dati principali fornite da Pandas sono il DataFrame e la Serie. Il DataFrame è una struttura di dati tabulare bidimensionale con etichette sugli assi (righe e colonne). La Serie è una struttura di dati unidimensionale con etichette sugli assi (righe).
import pandas as pd
# Creazione di una Serie
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])
print(s)
# Creazione di un DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Età': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Pandas fornisce metodi per leggere e scrivere dati da e verso vari formati, tra cui CSV, Excel, SQL, JSON e HTML.
# Lettura di un file CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# Scrittura di un file CSV
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Lettura di un file Excel
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# Scrittura di un file Excel
df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
# Lettura di un database SQL
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM data', conn)
# Scrittura di un database SQL
df.to_sql('data', conn, if_exists='replace')
Pandas fornisce metodi per selezionare e indicizzare i dati in un DataFrame o in una Serie.
# Selezione di una colonna
print(df['Nome'])
# Selezione di più colonne
print(df[['Nome', 'Età']])
Pandas fornisce metodi per eseguire operazioni sui dati, come la pulizia, la trasformazione, l’aggregazione e la visualizzazione.
# Pulizia dei dati
df.dropna() # Rimuove le righe con valori mancanti
# Trasformazione dei dati
df['Età'] = df['Età'] + 1 # Incrementa l'età di 1 anno
# Aggregazione dei dati
df.groupby('Nome').mean() # Calcola la media dell'età per ciascun nome
Pandas fornisce molti metodi per manipolare e analizzare i dati. Alcuni dei metodi principali sono:
head(): restituisce le prime n righe del DataFrametail(): restituisce le ultime n righe del DataFrameinfo(): restituisce informazioni sul DataFrame, come il tipo di dati e il numero di valori non nullidescribe(): restituisce statistiche descrittive del DataFrame, come la media, la deviazione standard, il minimo e il massimogroupby(): raggruppa i dati in base a una o più chiavi e calcola le statistiche per ciascun gruppoplot(): crea un grafico del DataFrame o della Serie# Esempi di utilizzo dei metodi principali
print(df.head())
print(df.info())
print(df.describe())
print(df.groupby('Nome').mean())
df.plot(kind='bar', x='Nome', y='Età')
Pandas è una libreria open source che fornisce strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati. È La sua struttura di dati principale è il DataFrame, che è una struttura di dati tabulare bidimensionale con etichette sugli assi (righe e colonne).