Pandas

**pandas** — праграмная бібліятэка на мове Python для апрацоўкі і аналізу даных. Работа pandas з данымі будуецца па-над бібліятэкай , якая з’яўляецца інструментам ніжэйшага ўзроўню. Прадастаўляе спецыяльныя структуры даных і аперацыі для маніпулявання лічбавымі табліцамі і . Назва бібліятэкі паходзіць ад эканаметрычнага тэрміна «панэльныя даныя», які выкарыстоўваецца для апісання шматмерных структураваных набораў інфармацыі. pandas распаўсюджваецца пад новай ліцэнзіяй BSD.

## Вобласць выкарыстання 
Асноўная вобласць выкарыстання — забеспячэнне працы ў рамках асяроддзя Python не толькі для збору і ачысткі даных, але для задач аналізу і мадэлявання даных без пераключэння на мовы, больш спецыфічныя для статыстычнай апрацоўкі (такія як R і Octave).

Таксама актыўна вядзецца праца па рэалізацыі «родных» катэгарыяльных тыпаў даных.

Пакет першым чынам прызначаны для ачысткі і першаснай ацэнкі даных па агульных паказчыках, напрыклад, сярэдняму значэнню, квантылям і гэтак далей. Статыстычным пакетам ён у поўным сэнсе не з’яўляецца, аднак наборы даных тыпаў DataFrame і Series ужываюцца ў якасці ўваходных у большасці модуляў аналізу даных і машыннага навучання (,  і іншых).

## Магчымасці 
Асноўныя магчымасці бібліятэкі:

* Аб’ект *DataFrame* для маніпулявання індэксаванымі масівамі двухмерных даных.
* Інструменты для абмену данымі паміж структурамі ў памяці і файламі розных фарматаў.
* Убудаваныя сродкі сумяшчэння даных і спосабы апрацоўкі адсутнай інфармацыі.
* Перафарматаванне набораў даных, у тым ліку стварэнне зводных табліц.
* Зрэз даных па значэннях індэкса, пашыраныя магчымасці індэксавання, выбарка з вялікіх набораў даных.
* Устаўка і выдаленне слупкоў даных.
* Магчымасці групоўкі дазваляюць выконваць трохэтапныя аперацыі тыпу «падзел, змяненне, аб’яднанне» ().
* Зліццё і аб’яднанне набораў даных.
* Іерархічнае індэксаванне дазваляе працаваць з данымі высокай памернасці ў структурах меншай памернасці.
* Праца з часавымі радамі: фармаванне часавых перыядаў, змена інтэрвалаў і гэтак далей.

Бібліятэка аптымізавана для высокай прадукцыйнасці, найбольш важныя часткі кода напісаны на  і Сі.

## Гісторыя 
Распрацоўка бібліятэкі была распачата ў 2008 годзе супрацоўнікам  . Перад сыходам з AQR яму ўдалося пераканаць кіраўніцтва дазволіць апублікаваць зыходны код бібліятэкі пад свабоднай ліцэнзіяй.

Іншы работнік AQR — Чан Шэ — далучыўся да праекта ў 2012 годзе. Ён стаў другім галоўным распрацоўшчыкам бібліятэкі. Прыкладна ў той жа час бібліятэка набрала папулярнасць у асяроддзі Python-распрацоўшчыкаў, і да праекта далучылася мноства новых удзельнікаў.

## Прыклады выкарыстання 
**Крывыя**
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()
```
**Дыяграма**
```python
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()
```
**Графік**
```python
df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()
```
**Гістаграма**
```python
data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()
```

Катэгорыя:Свабодныя бібліятэкі праграм
Катэгорыя:Вікіпедыя:Артыкулы са спасылкамі на элементы Вікіданых без беларускага подпісу
Катэгорыя:Бібліятэкі Python
Катэгорыя:Старонкі з недагледжанымі перакладамі