Nhập gấu trúc Python
pandas là gói Python cung cấp cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm được thiết kế để làm việc với dữ liệu "quan hệ" hoặc "được gắn nhãn" một cách dễ dàng và trực quan. Nó nhằm mục đích trở thành khối xây dựng cấp cao cơ bản để thực hiện phân tích dữ liệu trong thế giới thực, thực tế bằng Python. Ngoài ra, nó có mục tiêu rộng lớn hơn là trở thành công cụ thao tác/phân tích dữ liệu nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt nhất hiện có trong bất kỳ ngôn ngữ nào. Nó đã và đang trên đường hướng tới mục tiêu này Show Những đặc điểm chínhĐây chỉ là một vài trong số những điều mà gấu trúc làm tốt
Lấy nó ở đâuMã nguồn hiện được lưu trữ trên GitHub tại. https. //github. com/gấu trúc-dev/gấu trúc Trình cài đặt nhị phân cho phiên bản phát hành mới nhất hiện có tại Python Package Index (PyPI) và trên Conda # conda conda install pandas # or PyPI pip install pandas phụ thuộcXem hướng dẫn cài đặt đầy đủ để biết các phiên bản được hỗ trợ tối thiểu của các phụ thuộc bắt buộc, khuyến nghị và tùy chọn Cài đặt từ các nguồnĐể cài đặt gấu trúc từ nguồn, bạn cần Cython ngoài các phụ thuộc bình thường ở trên. Cython có thể được cài đặt từ PyPI pip install cython Trong thư mục # or PyPI pip install pandas1 (chính là nơi bạn tìm thấy tệp này sau khi sao chép git repo), hãy thực thi python setup.py install hoặc để cài đặt trong chế độ phát triển python -m pip install -e . --no-build-isolation --no-use-pep517 Nếu bạn có # or PyPI pip install pandas2, bạn cũng có thể sử dụng # or PyPI pip install pandas3 để chạy lệnh tương tự Hay cách khác python setup.py develop Xem hướng dẫn đầy đủ để cài đặt từ nguồn Giấy phépBSD 3 Tài liệuTài liệu chính thức được lưu trữ trên PyData. tổ chức. https. //gấu trúc. pydata. org/pandas-docs/ổn định Tiểu sửCông việc về # or PyPI pip install pandas1 bắt đầu tại AQR (một quỹ phòng hộ định lượng) vào năm 2008 và đã được phát triển tích cực kể từ đó Tìm sự giúp đỡĐối với các câu hỏi về cách sử dụng, nơi tốt nhất để truy cập là StackOverflow. Hơn nữa, các câu hỏi và thảo luận chung cũng có thể diễn ra trong danh sách gửi thư pydata Thảo luận và Phát triểnHầu hết các cuộc thảo luận về phát triển diễn ra trên GitHub trong repo này. Hơn nữa, danh sách gửi thư pandas-dev cũng có thể được sử dụng cho các cuộc thảo luận chuyên ngành hoặc các vấn đề thiết kế và kênh Gitter có sẵn cho các câu hỏi liên quan đến phát triển nhanh Đóng góp cho gấu trúcMọi đóng góp, báo cáo lỗi, sửa lỗi, cải tiến tài liệu, cải tiến và ý tưởng đều được hoan nghênh Bạn có thể tìm thấy tổng quan chi tiết về cách đóng góp trong hướng dẫn đóng góp Nếu bạn chỉ muốn bắt đầu làm việc với cơ sở mã pandas, hãy điều hướng đến tab "các vấn đề" của GitHub và bắt đầu xem qua các vấn đề thú vị. Có một số vấn đề được liệt kê trong Tài liệu và vấn đề đầu tiên tốt mà bạn có thể bắt đầu Bạn cũng có thể phân loại các sự cố có thể bao gồm việc sao chép báo cáo lỗi hoặc yêu cầu thông tin quan trọng như số phiên bản hoặc hướng dẫn sao chép. Nếu bạn muốn bắt đầu xử lý sự cố, một cách dễ dàng để bắt đầu là đăng ký pandas trên CodeTriage Hoặc có thể thông qua việc sử dụng gấu trúc, bạn có ý tưởng của riêng mình hoặc đang tìm kiếm thứ gì đó trong tài liệu và nghĩ rằng 'điều này có thể được cải thiện'. Bạn có thể làm một cái gì đó về nó Vui lòng đặt câu hỏi trong danh sách gửi thư hoặc trên Gitter Với tư cách là người đóng góp và người duy trì dự án này, bạn phải tuân thủ quy tắc ứng xử của gấu trúc. Thông tin thêm có thể được tìm thấy tại. Quy tắc ứng xử của cộng tác viên |