The following are some of the key points that I would like to highlight from the book "Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Efficiently Process and Visualize Data with Python's Most Popular Data Manipulation Library English Edition" by Tahera Firdose: 1. Introduction to Pandas: Pandas is a powerful library for data manipulation and analysis in Python. It provides efficient data structures and operations for working with structured data, including tabular data such as spreadsheets and SQL tables. 2. Series and DataFrames: Pandas provides two primary data structures: Series and DataFrames. A Series is a one-dimensional labeled array of values, while a DataFrame is a two-dimensional labeled data structure with columns of potentially different types. 3. Data Cleaning: Pandas provides several methods for cleaning and preprocessing data, such as drop_duplicates, dropna, and replace. These methods can help remove missing or duplicate values, convert data types, and perform other tasks to prepare data for analysis. 4. Grouping and Aggregating: Pandas provides various aggregation functions, such as mean, median, count, and sum, which can be applied to DataFrames to summarize and analyze data. Additionally, groupby allows for grouping data based on specific columns and applying aggregations. 5. Reshaping and Pivoting: Pandas provides reshape and pivot_table functions to transform and restructure data for easier analysis. These functions can help create long formats from wide formats, perform cross-tabulations, and more. 6.

Ниже приведены некоторые ключевые моменты, которые я хотел бы выделить из книги Тахеры Фирдозы «Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Effectively Process and Visualize Data with Python's Most Popular Data Manipulation Library English Edition»: 1. Введение в Pandas: Pandas - мощная библиотека для манипуляции и анализа данных на Python. Он обеспечивает эффективные структуры данных и операции для работы со структурированными данными, включая табличные данные, такие как электронные таблицы и SQL-таблицы. 2. Series и DataFrames: Pandas предоставляет две основные структуры данных: Series и DataFrames. Series является одномерным маркированным массивом значений, в то время как DataFrame является двумерной маркированной структурой данных со столбцами потенциально разных типов. 3. Очистка данных: Pandas предоставляет несколько методов очистки и предварительной обработки данных, таких как drop_duplicates, dropna и замена. Эти методы могут помочь удалить отсутствующие или повторяющиеся значения, преобразовать типы данных и выполнить другие задачи для подготовки данных к анализу. 4. Группирование и агрегирование: Pandas предоставляет различные агрегатные функции, такие как среднее, медиана, количество и сумма, которые могут применяться к DataFrames для суммирования и анализа данных. Кроме того, groupby позволяет группировать данные на основе определенных столбцов и применять агрегаты. 5. Изменение формы и поворот: Pandas предоставляет функции изменения формы и pivot_table для преобразования и реструктуризации данных для облегчения анализа. Эти функции помогают создавать длинные форматы из широких форматов, выполнять перекрестные табуляции и многое другое. 6.

Voici quelques points clés que je voudrais souligner dans le livre de Tahera Firdosa « Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Effectively Process and Visualize Data with Python's Most Popular Data Library Édition anglaise » : 1. Introduction à Pandas : Pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données sur Python. Il fournit des structures de données et des opérations efficaces pour travailler avec des données structurées, y compris des données tabulaires telles que des feuilles de calcul et des tables SQL. 2. Series et DataFrames : Pandas fournit deux structures de données principales : Series et DataFrames. La série est un tableau unidimensionnel de valeurs marquées, tandis que DataFrame est une structure de données bidimensionnelle marquée avec des colonnes de types potentiellement différents. 3. Nettoyage des données : Pandas fournit plusieurs méthodes de nettoyage et de prétraitement des données, telles que le drop_duplicates, le dropna et le remplacement. Ces méthodes peuvent vous aider à supprimer les valeurs manquantes ou répétées, à convertir les types de données et à effectuer d'autres tâches pour préparer les données à l'analyse. 4. Regroupement et agrégation : Pandas fournit diverses fonctions agrégées telles que la moyenne, la médiane, la quantité et la somme qui peuvent être appliquées à DataFrames pour la somme et l'analyse des données. En outre, groupby permet de regrouper les données en fonction de colonnes spécifiques et d'appliquer des agrégats. 5. Changement de forme et rotation : Pandas fournit des fonctions de changement de forme et de pivot_table pour transformer et restructurer les données afin de faciliter l'analyse. Ces fonctions vous aident à créer des formats longs à partir de formats larges, à effectuer des tabulations croisées et bien plus encore. 6.

A continuación se presentan algunos puntos clave que me gustaría destacar del libro «Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Effectively Process and Visualize Data with Python's Most Edición en inglés de la Biblioteca de Fabricación de Datos Populares»: 1. Introducción a Pandas: Pandas es una biblioteca potente para manipular y analizar datos en Python. Proporciona estructuras de datos y operaciones eficaces para trabajar con datos estructurados, incluidos datos tabulares como hojas de cálculo y tablas SQL. 2. Series y DataFrames: Pandas proporciona dos estructuras de datos principales: Series y DataFrames. La serie es una matriz de valores etiquetados unidimensional, mientras que DataFrame es una estructura de datos etiquetada bidimensional con columnas de tipos potencialmente diferentes. 3. Limpieza de datos: Pandas proporciona varios métodos de limpieza y pre-procesamiento de datos, como drop_duplicates, dropna y reemplazo. Estos métodos pueden ayudar a eliminar valores faltantes o repetitivos, convertir tipos de datos y realizar otras tareas para preparar los datos para el análisis. 4. Agrupación y agregación: Pandas proporciona una variedad de funciones agregadas, como media, mediana, cantidad y suma, que se pueden aplicar a DataFrames para resumir y analizar datos. Además, groupby permite agrupar datos basados en columnas específicas y aplicar agregados. 5. Cambio de forma y giro: Pandas proporciona funciones de cambio de formulario y pivot_table para convertir y reestructurar datos para facilitar el análisis. Estas funciones ayudan a crear formatos largos a partir de formatos amplios, realizar tabulaciones cruzadas y mucho más. 6.

Di seguito sono riportati alcuni punti chiave che vorrei evidenziare dal libro di Tahera Firdosa «Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Efficientely Process and Visalize Data with Python's Not Data Manipulation Library English Edition»: 1. Introduzione a Pandas: Pandas è una potente libreria per la manipolazione e l'analisi dei dati su Python. Fornisce strutture di dati e operazioni efficaci per gestire i dati strutturati, inclusi i dati tabellari, come le tabelle elettroniche e le tabelle SQL. 2. Serie e serie: Pandas fornisce due principali strutture di dati: Serie e Serie. La serie è un array di valori marcati unici, mentre la serie è una struttura di dati marcata 2D con colonne potenzialmente diverse. 3. Pulizia dati: Pandas fornisce diversi metodi di pulizia e pre-elaborazione, come drop _ duplicati, dropna e sostituzione. Questi metodi possono aiutare a rimuovere valori mancanti o ripetuti, convertire tipi di dati e eseguire altre operazioni per preparare i dati all'analisi. 4. Raggruppamento e aggregazione: Pandas fornisce diverse funzioni di aggregazione, ad esempio media, mediana, quantità e importo, che possono essere applicate al DataFrames per la sommazione e l'analisi dei dati. Inoltre, groupby consente di raggruppare i dati in base a colonne specifiche e di applicare aggregazioni. 5. Modifica forma e rotazione: Pandas fornisce funzioni di modifica forma e pivot _ table per la conversione e la ristrutturazione dei dati per facilitare l'analisi. Queste funzioni consentono di creare formati lunghi da formati ampi, tabulazioni incrociate e molto altro ancora. 6.

Nachfolgend einige wichtige Punkte, die ich aus Tahera Firdosas Buch „Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Effectively Process and Visualize Data with Python's Most Popular Data Manipulation Library English Edition“ hervorheben möchte : 1. Einführung in Pandas: Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zur Manipulation und Analyse von Python-Daten. Es bietet effiziente Datenstrukturen und Operationen für die Arbeit mit strukturierten Daten, einschließlich Tabellendaten wie Tabellenkalkulationen und SQL-Tabellen. 2. Serie und DataFrames: Pandas bietet zwei grundlegende Datenstrukturen: Serie und DataFrames. Die Serie ist ein eindimensionales markiertes Array von Werten, während der DataFrame eine zweidimensionale markierte Datenstruktur mit Spalten potenziell unterschiedlicher Typen ist. 3. Datenbereinigung: Pandas bietet verschiedene Methoden zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung wie drop_duplicates, Dropna und Ersatz. Diese Methoden können helfen, fehlende oder doppelte Werte zu entfernen, Datentypen zu konvertieren und andere Aufgaben auszuführen, um die Daten für die Analyse vorzubereiten. 4. Gruppierung und Aggregation: Pandas bietet verschiedene Aggregatfunktionen wie Mittelwert, Median, Anzahl und Summe, die auf DataFrames angewendet werden können, um Daten zu summieren und zu analysieren. Darüber hinaus können e mit groupby Daten basierend auf bestimmten Spalten gruppieren und Aggregate anwenden. 5. Form ändern und drehen: Pandas bietet Funktionen zum Ändern von Form und pivot_table zum Transformieren und Restrukturieren von Daten, um die Analyse zu erleichtern. Diese Funktionen helfen Ihnen, lange Formate aus breiten Formaten zu erstellen, Kreuztabstopps durchzuführen und vieles mehr. 6.

''

Aşağıda, Tahera Firdoza'nın Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization (Veri Manipülasyonu ve Görselleştirme için Nihai Pandalar) kitabından, Python'un En Popüler Veri Manipülasyon Kütüphanesi İngilizce Sürümü ile Verileri Etkili Bir Şekilde İşlemden Geçirme ve Görselleştirme (Visualize Data with Python's Most Popular Data Manipulation Library English Edition: 1. Pandalara Giriş: Pandalar, Python'daki verileri manipüle etmek ve analiz etmek için güçlü bir kütüphanedir. Elektronik tablolar ve SQL tabloları gibi tablo verileri de dahil olmak üzere yapılandırılmış verilerle çalışmak için verimli veri yapıları ve işlemleri sağlar. 2. Series ve DataFrames: Pandas iki temel veri yapısı sağlar: Series ve DataFrames. Series, tek boyutlu etiketli bir değerler dizisidir, DataFrame ise potansiyel olarak farklı sütun türlerine sahip iki boyutlu etiketli bir veri yapısıdır. 3. Veri temizleme: Pandalar, drop_duplicates, dropna ve değiştirme gibi çeşitli veri temizleme ve ön işleme yöntemleri sağlar. Bu yöntemler, eksik veya yinelenen değerleri kaldırmanıza, veri türlerini dönüştürmenize ve verileri analiz için hazırlamak üzere diğer görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olabilir. 4. Gruplama ve toplama: Pandalar, verileri toplamak ve analiz etmek için DataFrames'e uygulanabilecek ortalama, medyan, miktar ve toplam gibi çeşitli toplu işlevler sağlar. Buna ek olarak, groupby verileri belirli sütunlara göre gruplamanıza ve toplamları uygulamanıza olanak sağlar. 5. Yeniden Şekillendirme ve Döndürme: Pandalar, analizi kolaylaştırmak için verileri dönüştürmek ve yeniden yapılandırmak için yeniden şekillendirme ve pivot_table işlevleri sağlar. Bu özellikler, geniş formatlardan, çapraz sekmeden ve daha fazlasından uzun formatlar oluşturmanıza yardımcı olur. 6.

فيما يلي بعض النقاط الرئيسية التي أود تسليط الضوء عليها من Tahera Firdoza's Ultimate Pandas للتلاعب بالبيانات وتصورها بشكل فعال ومعالجة البيانات وتصورها باستخدام مكتبة Python للتلاعب بالبيانات الأكثر شعبية باللغة الإنجليزية الإصدار: 1. مقدمة إلى Pandas: Pandas هي مكتبة قوية للتلاعب بالبيانات وتحليلها في Python. يوفر هياكل وعمليات بيانات فعالة للعمل مع البيانات المنظمة، بما في ذلك البيانات الجدولية مثل جداول البيانات وجداول SQL. 2. Series and DataFrames: توفر Pandas هيكلين أساسيين للبيانات: Series و DataFrames. السلسلة عبارة عن مجموعة من القيم ذات بُعد واحد، في حين أن DataFrame عبارة عن هيكل بيانات ثنائي الأبعاد مسمى مع أنواع أعمدة مختلفة محتملة. 3. تنظيف البيانات: يوفر الباندا عدة طرق لتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، مثل drop_duplicates والقطرة والاستبدال. يمكن أن تساعدك هذه الأساليب في إزالة القيم المفقودة أو المكررة، وتحويل أنواع البيانات، وأداء مهام أخرى لإعداد البيانات للتحليل. 4. التجميع والتجميع: توفر الباندا وظائف تجميعية مختلفة مثل المتوسط والمتوسط والكمية والمبلغ الذي يمكن تطبيقه على DataFrames لتجميع البيانات وتحليلها. بالإضافة إلى ذلك، يسمح لك groupby بتجميع البيانات بناءً على أعمدة محددة وتطبيق المجاميع. 5. إعادة التشكيل والتناوب: توفر Pandas وظائف إعادة التشكيل pivot_table لتحويل البيانات وإعادة هيكلتها لتسهيل التحليل. تساعدك هذه الميزات على إنشاء تنسيقات طويلة من تنسيقات واسعة وعلامات تبويب متقاطعة والمزيد. 6.