Indholdsfortegnelse:

Hvordan kører man en panda i Jupyter notesbog?
Hvordan kører man en panda i Jupyter notesbog?

Video: Hvordan kører man en panda i Jupyter notesbog?

Video: Hvordan kører man en panda i Jupyter notesbog?
Video: How to Read a CSV file into a Pandas DataFrame | Pandas Tutorial for Beginners 2024, November
Anonim

For at begynde at bruge dit nye miljø skal du klikke på fanen Miljøer. Klik på pileknappen ved siden af Pandaer miljønavn. På listen, der vises, skal du vælge værktøjet til brug at åbne Pandaer : Terminal, Python, IPython , eller Jupyter notesbog.

Heraf, hvordan bruger du pandaer i Jupyter notesbog?

Importer pandaer ind i en Jupyter notesbog Genåbn din notesbog og opret en ny celle øverst. Der vil vi importere det pandaer bibliotek for brug i vores manuskript. Indtast følgende og tryk på afspilningsknappen igen. Hvis der ikke sker noget, er det godt.

På samme måde, hvordan bruger du pandaer i Python? Når du vil bruge Pandas til dataanalyse, vil du normalt bruge det på en af tre forskellige måder:

  1. Konverter en Pythons liste, ordbog eller Numpy-array til en Pandas-dataramme.
  2. Åbn en lokal fil ved hjælp af Pandas, normalt en CSV-fil, men kan også være en afgrænset tekstfil (som TSV), Excel osv.

Efterfølgende er spørgsmålet, hvordan jeg kører en Jupyter notesbog?

Sådan starter du Jupyter Notebook-appen:

  1. Klik på spotlight, skriv terminal for at åbne et terminalvindue.
  2. Gå ind i startmappen ved at skrive cd /some_folder_name.
  3. Skriv jupyter notebook for at starte Jupyter Notebook-appen. Notebook-grænsefladen vises i et nyt browservindue eller en ny fane.

Er pandaer nemme at lære?

Python er enklere og mere modulopbygget end MATLAB i denne sag. Når du har mestret NumPy, Pandaer er ret let at hente. Det udvider alle NumPy-koncepter til tabeldata, hvor hver kolonne kan være af en anden datatype (i modsætning til et array, hvor alle elementer skal være af samme datatype).

Anbefalede: