पांडा (सॉफ्टवेयर): Difference between revisions
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पांडा का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण और डेटाफ़्रेम में सारणीबद्ध डेटा के संबंधित | पांडा का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण और डेटाफ़्रेम में सारणीबद्ध डेटा के संबंधित प्रकलन के लिए किया जाता है। पांडा विभिन्न संचिका स्वरूपों जैसे अल्पविराम से अलग किए गए मान, [[JSON|जेएसओएन]], [[Apache Parquet|अपाचे पारक्वेट]], [[SQL|एसक्यूएल]] [[डेटाबेस]] [[तालिका (डेटाबेस)]] या क्वेरीज़ और [[Microsoft Excel|माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल]] से डेटा आयात करने की अनुमति देता है। <ref>{{Cite web|url=https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html|title=IO tools (Text, CSV, HDF5, …) — pandas 1.4.1 documentation}}</ref> पांडा विभिन्न डेटा प्रकलन कार्यों की अनुमति देता है जैसे विलय,<ref>{{Cite web|url=https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html|title = Merge, join, concatenate and compare — pandas 1.4.1 documentation}}</ref> पुनः आकार देना, <ref>{{Cite web|url=https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html|title = Reshaping and pivot tables — pandas 1.4.1 documentation}}</ref> चयन करना, <ref>{{Cite web|url=https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html|title=Indexing and selecting data — pandas 1.4.1 documentation}}</ref> साथ ही [[डेटा सफ़ाई]], और डेटा विवाद सुविधाएँ। पांडा के विकास ने पायथन में डेटाफ़्रेम के साथ काम करने की कई तुलनीय विशेषताएं प्रस्तुत कीं जो [[आर (प्रोग्रामिंग भाषा)]] में स्थापित की गईं। पांडा लाइब्रेरी एक अन्य लाइब्रेरी, [[NumPy|एनयूएमपीवाई]] पर बनाई गई है, जो डेटाफ़्रेम पर काम करने की सुविधाओं के स्थान पर ऐरे (डेटा संरचना) के साथ कुशलतापूर्वक काम करने के लिए उन्मुख है। | ||
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| Original author(s) | Wes McKinney |
|---|---|
| Developer(s) | Community |
| Initial release | 11 January 2008[citation needed] |
| Stable release | Script error: The module returned a nil value. It is supposed to return an export table.
/ Script error: The module returned a nil value. It is supposed to return an export table. |
| Preview release | 2.0rc1
/ 15 March 2023 |
| Written in | Python, Cython, C |
| Operating system | Cross-platform |
| Type | Technical computing |
| License | New BSD License |
| Website | pandas |
पांडा डेटा प्रकलन और डेटा विश्लेषण के लिए पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा) के लिए लिखी गई एक सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है। विशेष रूप से, यह संख्यात्मक तालिकाओं और समय श्रृंखला में प्रकलन करने के लिए डेटा संरचनाएं और संचालन प्रदान करता है। यह 3-खंड बीएसडी अनुज्ञप्ति के अंतर्गत जारी किया गया मुफ्त सॉफ्टवेयर है। [1] यह नाम फलक डेटा शब्द से लिया गया है, जो डेटा सम्मुच्चय के लिए एक अर्थमिति शब्द है जिसमें एक ही व्यक्ति के लिए कई समयावधियों में अवलोकन सम्मिलित होते हैं। [2] इसका नाम स्वयं "पायथन डेटा विश्लेषण" वाक्यांश पर आधारित एक नाटक है। [3] वेस मैकिनी ने 2007 से 2010 तक वहां शोधकर्ता रहते हुए एक्यूआर कैपिटल में पांडा बनने वाली चीज़ का निर्माण प्रारम्भ किया। [4]
डेटाफ़्रेम
पांडा का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण और डेटाफ़्रेम में सारणीबद्ध डेटा के संबंधित प्रकलन के लिए किया जाता है। पांडा विभिन्न संचिका स्वरूपों जैसे अल्पविराम से अलग किए गए मान, जेएसओएन, अपाचे पारक्वेट, एसक्यूएल डेटाबेस तालिका (डेटाबेस) या क्वेरीज़ और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल से डेटा आयात करने की अनुमति देता है। [5] पांडा विभिन्न डेटा प्रकलन कार्यों की अनुमति देता है जैसे विलय,[6] पुनः आकार देना, [7] चयन करना, [8] साथ ही डेटा सफ़ाई, और डेटा विवाद सुविधाएँ। पांडा के विकास ने पायथन में डेटाफ़्रेम के साथ काम करने की कई तुलनीय विशेषताएं प्रस्तुत कीं जो आर (प्रोग्रामिंग भाषा) में स्थापित की गईं। पांडा लाइब्रेरी एक अन्य लाइब्रेरी, एनयूएमपीवाई पर बनाई गई है, जो डेटाफ़्रेम पर काम करने की सुविधाओं के स्थान पर ऐरे (डेटा संरचना) के साथ कुशलतापूर्वक काम करने के लिए उन्मुख है।
इतिहास
डेवलपर वेस मैककिनी ने वित्तीय डेटा पर मात्रात्मक विश्लेषण (वित्त) करने के लिए उच्च प्रदर्शन, लचीले उपकरण की आवश्यकता के कारण 2008 में एक्यूआर कैपिटल में पांडा पर काम करना प्रारम्भ किया। एक्यूआर छोड़ने से पहले वह प्रबंधन को पुस्तकालय खोलने की अनुमति देने के लिए मनाने में सक्षम था।
एक अन्य एक्यूआर कर्मचारी, चांग शी, लाइब्रेरी में दूसरे प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में 2012 में इस प्रयास में सम्मिलित हुए।
2015 में, पांडा ने संयुक्त राज्य अमेरिका में एक 501(सी)(3) संगठन गैर-लाभकारी संगठन, न्यूमफोकस की वित्तीय रूप से प्रायोजित परियोजना के रूप में हस्ताक्षर किए। [9]
यह भी देखें
- मातपलोटलिब
- नम्पी
- डस्क (सॉफ्टवेयर)
- एससीआईपीवाई
- आर (प्रोग्रामिंग भाषा)
- स्किकिट-सीखें
- आँकड़े प्रतिरूप
- संख्यात्मक विश्लेषण सॉफ्टवेयर की सूची
संदर्भ
- ↑ "License – Package overview – pandas 1.0.0 documentation". pandas. 28 January 2020. Retrieved 30 January 2020.
- ↑ Wes McKinney (2011). "pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis and Statistics" (PDF). Retrieved 2 August 2018.
- ↑ McKinney, Wes (2017). डेटा विश्लेषण के लिए पायथन, दूसरा संस्करण. O'Reilly Media. p. 5. ISBN 9781491957660.
- ↑ Kopf, Dan. "डेटा विज्ञान में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण के पीछे के व्यक्ति से मिलें". Quartz (in English). Retrieved 2020-11-17.
- ↑ "IO tools (Text, CSV, HDF5, …) — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Merge, join, concatenate and compare — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Reshaping and pivot tables — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Indexing and selecting data — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "NumFOCUS – pandas: a fiscally sponsored project". NumFOCUS. Retrieved 3 April 2018.
अग्रिम पठन
- McKinney, Wes (2017). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd ed.). Sebastopol: O'Reilly. ISBN 978-1-4919-5766-0.
- Molin, Stefanie (2019). Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python. Packt. ISBN 978-1-7896-1532-6.
- Chen, Daniel Y. (2018). Pandas for Everyone : Python Data Analysis. Boston: Addison-Wesley. ISBN 978-0-13-454693-3.
- VanderPlas, Jake (2016). "Data Manipulations with Pandas". Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly. pp. 97–216. ISBN 978-1-4919-1205-8.
- Pathak, Chankey (2018). Pandas Cookbook. pp. 1–8.
