数据处理工具-Pandas的安装和介绍

2024-04-05 23:50:11 3点赞 30收藏 2评论

一、Pandas的介绍

Pandas是一款开源的Python第三方库,用于数据分析及处理。以下是来自Pandas中文网站上的介绍:

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

通俗来讲Pandas能够高效并且灵活的处理数据,比如我正在用它来处理电子物料上料清单(BOM),使原始BOM经过处理清除虚拟物料、整理成适应工厂生产的格式。

二、香橙派安装Samba,创建共享文件夹

SSH进入设置界面

sudo orangepi-config

选software选software选softy选softy选samba然后install选samba然后install

后面由于已经安装过了无法再安装了,就是设置samba用户、用户密码、用户组,可以都填'orangepi',然后就会自动创建一个'/ext'的目录,Windows运行:

数据处理工具-Pandas的安装和介绍

就能打开了,再输入刚才设置好的samba用户和密码即可使用。在这里我们在Debian上创建了一个共享文件夹用于和Windows文件交换。

第二种方法:通过Windows创建共享文件夹给香橙派访问(不建议)

先在Windows创建共享文件夹,注意'安全'栏位要给用户完全控制权,然后在Debian上面创建个文件夹挂载这个刚在windows创建的共享文件夹:

sudo mount -t cifs -o username='Administrator',password='****' //192.168.50.xx/BOM /home/pi/Desktop/bom

Windows创建共享文件夹‘BOM’就能挂载到Debian桌面的‘bom’文件夹内,这种方式需要每次重启Debian都要挂载这个文件夹。

三、香橙派上创建Python虚拟环境

之前在树莓派上知道从Debian12(Bookworm)开始建议在Python虚拟环境安装Python的第三方库这样做不会破环系统Python的环境,一句话虚拟环境更稳定、兼容更好。

以下命令是在ext下面创建BOM文件夹激活虚拟环境,虚拟环境名称为'env'

cd /ext

mkdir BOM

cd BOM

python -m venv env

source env/bin/activate

数据处理工具-Pandas的安装和介绍

如果需要离开虚拟环境用以下指令

deactivate

四、虚拟环境安装Pandas及相关联的第三方库

cd /ext/BOM

source env/bin/activate

pip install openpyxl #用与Excel着色、变更模板

pip install pandas

# 如果网络不好请使用阿里云镜像安装

pip install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install xlrd #专门处理xls格式的Excel

pip install Jinja2 #变更Excel模板会用到

数据处理工具-Pandas的安装和介绍

最后执行'python'->'import pandas as pd'出现上面图上演示的那样就安装完成了。

作者声明本文无利益相关,欢迎值友理性交流,和谐讨论~

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2评论

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  • 一,刚起步moment,如大佬所言,刷网课自学python及其三件套,然后直接上手实操项目,代码什么的都是Ctrl键➕c和Ctrl键➕v=网上现成=能看懂会改参数,但从零到一原创编写的不会
    二,后面有其他大佬建议,原因在于之前囫囵吞枣,应该得回归基础,找几本书看看。。。
    三,目前执行中,但书本看过的内容很快就忘,没啥感觉,对python及其第三库规则or参数还是不甚了解。。。
    四,本人非系统开发方向,非程序员,但需要python做统计分析、数据挖掘、规则策略和算法建模,so应该咋办?求指导

    校验提示文案

    提交
  • 拟用python做策略建模,包括但不限于:策略规则、算法建模:
    一、数据导入
    二、数据预处理(清洗规整、增删改查、数据类型转化)
    三、探索分析(可视自动化)
    四、特征衍生(组合变量批量自动化生成、特征筛选指标评估自动化)
    五、分箱筛选(变量分箱最优自动化)
    六、相关性构建(多类算法聚合:逻辑、回归、分类&机器学习、深度学习、强化学习
    七、检验评测(第六项计算各自的混淆矩阵指标,自动化计算结果)
    八、分数转换
    九、超参调优

    so针对第二至七项,就python及其第三方库(自动化)实操详解的电子书及其代码而言,特跪求大佬推荐。。。非AI或者chatgpt+XX系列,书籍需求具体如下:
    1、小白速成上手、简单易懂
    because:文科转型
    2、行业内公认靠谱,电子书中文版(暂不考虑:单个某库的说明书)
    because:内容忒多繁杂,且无常用算法库的聚合呈现
    3、需要2023年以后出版
    because:即使按书实操,旧版书均因为其所涉之第三方库的灭失、相同操作而新旧版本不适配、新旧版本变更操作等原因而导致无法实现同等功能)

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